Psicología del Aprendizaje Humano. Adquisición de conocimiento y cambio personal - Juan Ignacio Pozo Municio

Juan Ignacio POZO
Psicología del Aprendizaje
Humano
Adquisición de conocimiento
y cambio personal
Ediciones Morata, S. L.
Fundada por Javier Morata, Editor, en 1920
C/ Mejía Lequerica, 12 - 28004 - MADRID
morata@edmorata.es - www.edmorata.es
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© Juan Ignacio POZO MUNICIO
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© EDICIONES MORATA, S. L. (2014)
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Derechos reservados
ISBN papel: 978-84-7112-788-4
ISBN e-book: 978-84-7112-789-1
Compuesto por: M. C. Casco Simancas
Ilustración de cubierta: dibujo infantil de Ada Pozo, reproducido con autorización.
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Sobre el Autor
Juan Ignacio POZO MUNICIO es Licenciado en Filosofía y Letras (Psicología)
por la Universidad Autónoma de Madrid, en 1980, y Doctor en Psicología por la
misma Universidad en 1986. Es Catedrático en el Departamento de Psicología
Básica, impartiendo materias relacionadas con la Psicología Cognitiva del
Aprendizaje, tanto en el Grado de Psicología como en el Máster de Psicología de
la Educación.
Sus investigaciones han estado centradas en el aprendizaje de conceptos y
procedimientos en diferentes dominios específicos de conocimiento (geografía,
historia, física, química, gramática, música, filosofía, psicología, etc.), así como en
el desarrollo de estrategias de aprendizaje en los alumnos, tanto en Educación
Secundaria como en Educación Superior. Asimismo ha desarrollado una labor
teórica en el análisis y al propuesta de modelos cognitivos de aprendizaje, fruto
del cual ha publicado varias obras (Teorías cognitivas del aprendizaje, Editorial
Morata, 1989, Solución de problemas, en Editorial Santillana, 1994, Aprendices y
maestros, en Alianza Editorial en 2008, y Humana mente. El mundo la conciencia
y la carne, Editorial Morata, 2001, Adquisición de Conocimiento: cuando la carne
se hace verbo, Editorial Morata, 2003).
También ha trabajado en la forma de promover mejores estrategias de
aprendizaje en los alumnos en distintos niveles educativos, con publicaciones
tales como El aprendizaje estratégico, compilado junto a Carles MONEREO (Ed.
Santillana, 1999) y La universidad ante la nueva cultura educativa: enseñar y
aprender para la autonomía (también junto a Carles MONEREO, editorial Síntesis,
2003) o la Psicología del aprendizaje universitario, en editorial Morata, junto a
María PUY PÉREZ ECHEVERRÍA. Igualmente se ha ocupado, también junto a Carles
MONEREO, de la labor de orientación y asesoramiento curricular, compilando la
obra La práctica del asesoramiento educativo a examen.
En el ámbito específico del aprendizaje de conocimientos específicos ha
dirigido diversos Proyectos de Investigación, así como más de una decena de
Tesis Doctorales. Sus trabajos más recientes están centrados en el estudio de los
procesos de cambio conceptual así como el uso de sistemas externos de
representación como mediadores en la adquisición de conocimientos en dominios
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específicos. Fruto de estas investigaciones son numerosos artículos tanto en
revistas nacionales como internacionales, así como varios libros, entre ellos
Aprendizaje de la ciencia y pensamiento causal, publicado en 1987 por Visor, La
enseñanza de las ciencias sociales, junto a Mario CARRETERO y Mikel ASENSIO
(Visor, 1989) y Aprender y enseñar ciencia, en colaboración con Miguel Ángel
GÓMEZ CRESPO, publicada por Morata en 1998. Ha colaborado en diversas
actividades de formación, investigación y asesoramiento, varias de ellas en el
marco de la Cátedra UNESCO de Educación Científica, en la que participa en
representación de la UAM.
Ha participado también en numerosas actividades de formación y capacitación
del profesorado, tanto en el nivel universitario como en etapas anteriores, no
sólo en España sino también en diversos países de Latinoamérica. En esta línea,
en los últimos años está investigando las concepciones que profesores y alumnos
tienen sobre el aprendizaje y la enseñanza y la forma en que estas concepciones
deben modificarse en el marco de los cambios educativos requeridos por la
nueva cultura del aprendizaje. Parte de estas Fruto de estas investigaciones se
publicaron, en colaboración con investigadoras de la Universidad Autónoma de
Madrid (Elena MARTÍN, Mar MATEOS, María PUY PÉREZ ECHEVERRÍA)
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A Puy, Bea y Ada, que mientras escribo me soportan
en todos los sentidos de la palabra, y luego leen y
escriben en el reverso de lo escrito. Con ellas no hay
duda de que el conocimiento empieza siempre con
una emoción.
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Contenido
Presentación
PRIMERA PARTE
El sistema del aprendizaje humano
CAPÍTULO PRIMERO: La Psicología del Aprendizaje Humano: Superando una vieja disociación
Breve historia de un largo desencuentro
Del aprendizaje animal (y también humano) al aprendizaje (específicamente) humano
Del aprendizaje conductual al aprendizaje cognitivo
Del aprendizaje asociativo al aprendizaje constructivo
Del aprendizaje implícito al aprendizaje explícito
CAPÍTULO II: Hacia un sistema complejo e integrado del aprendizaje humano
El diálogo entre dos formas distintas de aprender: Del reduccionismo a la integración
La integración de dos formas distintas de aprender: Del aprendizaje implícito a la adquisición de
conocimiento y el cambio personal
SEGUNDA PARTE
El aprendizaje implícito, asociativo y encarnado
CAPÍTULO III: La historia natural del aprendizaje o cómo la materia llegó a aprender
Los niveles de organización de la materia como una jerarquía estratificada
Los sistemas físicos: El intercambio de energía
Los sistemas informativos: La reducción de la incertidumbre
Los sistemas cognitivos: El cambio de las representaciones mediante el aprendizaje
Los sistemas de conocimiento: La adquisición de conocimiento y el cambio personal
CAPÍTULO IV: El aprendizaje implícito: Funciones, procesos y ámbitos de aplicación
Principios funcionales del aprendizaje implícito
Naturaleza representacional
Carácter generalizado o universal
De naturaleza encarnada, restringido por representaciones somatosensoriales
De carácter procedimental, un saber hacer
Funciones cognitivas
Predicción y control de sucesos
Detección de regularidades y generalizaciones a partir de ellas
Función conservadora: Establecer rutinas y representaciones estables
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Cambios lentos, de naturaleza acumulativa
Búsqueda de certidumbre, basada solo en los casos positivos
Función pragmática: Tener éxito
Requisitos del aprendizaje implícito
Sin intencionalidad, incidental, automático y no controlable
Sin apenas esfuerzo ni motivación
Aprendizaje experiencial, en contextos informales
Independiente de la cultura, la educación o la intervención psicológica
Los procesos de aprendizaje asociativo
La naturaleza asociativa del funcionamiento neuronal
De la covariación al cómputo de contingencias
Contigüidad temporal y espacial
Semejanza
Dominios del aprendizaje implícito
Tareas arbitrarias: El aprendizaje implícito en el laboratorio
Tareas con significado: Escenarios cotidianos del aprendizaje implícito
CAPÍTULO V: El contenido del aprendizaje implícito: Las representaciones encarnadas
Del procesamiento simbólico de la información a la mente encarnada
Los dominios nucleares de la mente encarnada
Física intuitiva: Teorías implícitas sobre los objetos
Psicología intuitiva: Teorías implícitas sobre las personas
T ERCERA PARTE
El aprendizaje explícito, constructivo y simbólico
CAPÍTULO VI: El aprendizaje humano como actividad cultural: Cómo la cultura transforma la
mente
El aprendizaje como actividad cultural: Cuando la carne se hace verbo
Los orígenes de la mente explícita: La construcción mutua de mente y cultura
La mente episódica: Aprendiendo a asociar sucesos
La mente mimética: Aprendiendo a través del gesto y la imitación
La mente mítica: Aprendiendo mediante el lenguaje y las narrativas
La mente teórica: Aprendiendo mediante sistemas externos de representación
La transformación de la mente mediante los sistemas externos de representación
Naturaleza y funciones de los sistemas externos de representación
La mente letrada: De las tablillas de arcilla a las tabletas digitales
Las culturas orales o el valor de la palabra
La lectura reproductiva o la palabra inscrita e incorporada
La lectura escolástica o la interpretación autorizada de los textos
La lectura analítica o el diálogo crítico con los textos
La lectura hermenéutica o la construcción personal de hipertextos
CAPÍTULO VII: El aprendizaje explícito: Funciones, procesos y ámbitos de aplicación
Principios funcionales del aprendizaje explícito
Naturaleza representacional
Funciones cognitivas
Requisitos
Los procesos de aprendizaje explícito y constructivo
Una jerarquía de niveles de explicitación
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Los procesos del aprendizaje explícito
Dominios en el aprendizaje explícito: El retorno a los dominios nucleares de la mente
De la física intuitiva al conocimiento científico
De la psicología intuitiva al conocimiento psicológico
CAPÍTULO VIII: Las culturas del aprendizaje formal y de la intervención psicológica
Las formas de organizar socialmente el aprendizaje
De los aprendizajes informales a los aprendizajes formales
Modelos de aprendizaje formal: Formación artesanal, técnica, académica y experiencial
La nueva cultura del aprendizaje para la sociedad del conocimiento
Cambios en las necesidades de formación laboral y profesional
Cambios en los procesos de gestión del conocimiento
Cambios en las relaciones interpersonales y la propia identidad
La mente virtual ¿menos recursos para mayores demandas?
La diversidad cultural en las formas de aprender: Relativizando el aprendizaje
¿Diferentes psicologías para diferentes culturas?
Las culturas de aprendizaje formal occidentales y orientales
Modelos de intervención psicológica en el aprendizaje
La intervención desde diferentes modelos de aprendizaje formal
Diferentes perfiles de los profesionales del aprendizaje: Técnicos, expertos o gestores
Bibliografía
Índice de materias
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Presentación
Durante todo el siglo pasado, lo que en la práctica equivale a decir durante
toda su historia, la Psicología del Aprendizaje Humano ha vivido escindida en dos
tradiciones enfrentadas, más que diferenciadas, que han ofrecido una imagen
bien distinta de cómo aprenden las personas y de cómo se les puede ayudar a
aprender desde la intervención psicológica. Por un lado está la tradición
construida en torno al conductismo, según la cual el aprendizaje humano se
apoya en un número limitado y relativamente simple de procesos asociativos, en
la que aprender es básicamente detectar cómo está organizado el mundo, de
modo que el cambio psicológico, sea en contextos clínicos, educativos o sociales,
se logra entrenando nuevas conductas, técnicas o conocimientos más eficaces
que permitan un cambio en las contingencias ambientales. Por otro lado, hay
quienes ven el aprendizaje humano como un proceso de reflexión personal que
nos permite cambiar nuestra forma de ver el mundo, de representarnos a
nosotros mismos y a los demás, de modo que la intervención, en vez de estar
dirigida a proporcionar conductas eficaces, se orientaría a que las personas
comprendan mejor lo que les pasa y así favorecer la construcción personal de
representaciones más complejas, que les permitan actuar de forma más
autónoma.
Pero lo cierto es que ninguna de estas dos tradiciones ha logrado dar una
respuesta amplia y generalizable, más allá de ciertos contextos restringidos, a los
problemas no solo teóricos sino prácticos del aprendizaje humano. No es ya que
ninguno de esos dos enfoques proporcione en sí mismo respuestas teóricas
convincentes, es que, por separado, tampoco tienen respuesta para los crecientes
problemas de aprendizaje que están reclamando una intervención psicológica en
muy diferentes contextos. Porque lo cierto es que mientras la Psicología sigue
ensimismada en sus modelos y tareas de laboratorio, los problemas sociales de
aprendizaje siguen creciendo. De hecho, vivimos en una sociedad que mantiene
una relación paradójica con el aprendizaje. Por un lado, aprender ocupa un lugar
cada vez más importante en nuestras vidas, no solo por la extensión de la
educación obligatoria que hace que se le dedique cada vez más tiempo en
contextos formales. Además, la necesidad de aprender y de seguir aprendiendo
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permea cada vez más todos los espacios sociales, profesionales e incluso
personales. Pero, y aquí reside la paradoja, hay también una insatisfacción
creciente con respecto a lo que se aprende y a cómo se aprende. Los datos de
los estudios internacionales que evalúan los sistemas educativos muestran que
en ellos se aprende, en general, mucho menos de lo que se debiera. Igualmente
hay cada vez más demanda de intervención para apoyar el aprendizaje y el
cambio personal en contextos familiares, sociales o profesionales. Parte de este
fracaso del aprendizaje se debe sin duda a que los contextos de aprendizaje
formal han cambiado mucho menos que esas demandas sociales, por lo que hay
un desfase cada vez mayor entre las necesidades de aprendizaje de las personas
y las formas en que se organizan los espacios sociales para ayudarles a aprender.
Aunque son muchos los factores que pueden contribuir a mejorar el diseño social
de escenarios para ayudar a cambiar a las personas, sin duda la Psicología del
Aprendizaje debe hacer una contribución esencial.
El presente libro muestra que para responder más eficazmente a esas nuevas
demandas debemos repensar nuestras formas de aprender, y de ayudar a otros a
aprender, basadas muchas veces en la intuición o en el sentido común, para lo
que debemos apoyarnos en el amplio bagaje de conocimientos científicos
acumulado en las últimas décadas por la Psicología del Aprendizaje Humano,
integrando esas dos tradiciones mencionadas que, si bien por separado resultan
insuficientes, son ambas necesarias para elaborar un nuevo modelo, más
integrado, de algo de hecho tan complejo como es el funcionamiento mental que
conduce al cambio cognitivo. A partir de los desarrollos recientes en esta
disciplina, y en otras disciplinas afines (psicología cognitiva, neurociencias,
psicología comparada, antropología, ciencias de la educación, entre otras), que
en conjunto ofrecen una visión completamente renovada del funcionamiento de
la mente humana y de las formas de optimizar su aprendizaje, el libro propone
un enfoque que integra esas dos tradiciones académicas habitualmente
divorciadas, que conciben respectivamente el aprendizaje como un proceso
asociativo, meramente repetitivo, de carácter implícito o no consciente, o como
un proceso constructivo, consciente y reflexivo, dirigido al significado.
Igualmente el modelo integra la doble función del aprendizaje, como función
natural, producto de la evolución biológica y, como función cultural, ligada al
desarrollo de nuevas tecnologías culturales del conocimiento que, con su
acelerado cambio en nuestra sociedad, están generando esas nuevas demandas
de aprendizaje a las que solo podremos responder mediante intervenciones
diseñadas desde lo que sabemos sobre cómo aprenden las personas y cómo se
les puede ayudar a aprender.
El libro consta de tres Partes. En la Primera (Capítulo Primero y Capítulo II) se
establece el diálogo entre estas dos tradiciones en el estudio y la intervención en
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el aprendizaje. En el marco de los modelos duales desarrollados recientemente en
Psicología Cognitiva, se propone entender la relación entre esas dos formas de
aprender en términos de una jerarquía estratificada por la que los niveles
inferiores restringen lo que se aprende en los superiores mientras que estos a su
vez reconstruyen los aprendizajes de los niveles inferiores. La Segunda Parte
desarrolla en detalle nuestro sistema de aprendizaje más primario, de naturaleza
implícita, asociativa y encarnada, mostrando no solo el origen de estos modelos
en los laboratorios de Psicología, en tareas casi siempre arbitrarias y
desconectadas de los contextos naturales y sociales del aprendizaje, sino también
la importancia de estos modelos para entender nuestros aprendizajes cotidianos
fuera del laboratorio, en la vida real. Ese sistema de aprendizaje primario nos
proporciona de forma implícita representaciones muy sólidas y consistentes y, por
tanto, muy difíciles de cambiar si no es mediante el recurso al otro sistema de
aprendizaje, de naturaleza explicita, constructiva y simbólica, que se despliega en
profundidad en la Tercera Parte del libro. Mientras nuestro sistema primario se
limita asociar de forma implícita las representaciones encarnadas, basadas en
cómo nuestro cuerpo interactúa con el mundo, los procesos más complejos,
específicamente humanos, se apoyan en la mediación de sistemas culturales de
representación simbólica, que generan nuevas funciones mentales y de
aprendizaje que nos permiten las formas de aprendizaje que nos identifican
como especie cognitiva, pero que, al mismo tiempo, concentran gran parte de los
problemas sociales de aprendizaje antes mencionados, como son la adquisición
de conocimiento y el cambio personal. El último Capítulo del libro está de hecho
dedicado a analizar las formas sociales y culturales de organizar el aprendizaje y
más específicamente los diferentes modelos de intervención psicológica, ya sea
en contextos personales, familiares, clínicos, sociales, profesionales o educativos.
Y lo hace considerando especialmente cómo los cambios en la cultura del
aprendizaje en nuestra sociedad, impulsados en buena medida por los nuevos
desarrollos tecnológicos, generan nuevas demandas y, por tanto, reclaman
nuevas formas de intervenir y ayudar a las personas a aprender.
Aunque el libro pretende proporcionar una visión integradora, que no ecléctica,
del aprendizaje humano, refleja por supuesto las prioridades y convicciones de su
autor, fruto en buena medida de la propia historia personal de aprendizaje. Una
de esas convicciones es que aprender es siempre un verbo transitivo, tiene
siempre un objeto directo. Siempre se aprende algo y eso que se aprende
restringe poderosamente las formas de aprender e intervenir en el aprendizaje.
Frente a la vieja tradición psicológica de los estudios de laboratorio con tareas
arbitrarias o sin contenido, un tanto abstrusas, se apuesta por el aprendizaje en
dominios específicos, social y personalmente relevantes. Así, en estas páginas se
trata del aprendizaje de las matemáticas, de la ciencia, de la música, de la
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lectura, pero también de la psicología, del aprendizaje y el cambio personal, de la
formación de profesionales o del aprendizaje social en diferentes contextos. Este
viaje a través de diferentes dominios o territorios de aprendizaje es posible, en
parte, porque mi propia historia de aprendizaje ha atravesado muchos de esos
territorios. Muchas de mis investigaciones, y de mis intervenciones profesionales
en el aprendizaje, se han producido en algunos de esos dominios, gracias a la
colaboración de profesionales de esas áreas, quienes me han ayudado a aprender
compartiendo sus problemas. Por ejemplo casi todo lo que sé sobre el
aprendizaje de la ciencia, reflejado en parte en este libro, se lo debo a la
colaboración con Miguel Ángel GÓMEZ CRESPO, de quien tanto he aprendido. Igual
sucede también, en el área de la música, donde José Antonio TORRADO ha sido
mi maestro, en justa venganza por todo lo que él ha tenido que aprender de
psicología. Y podría seguir igual en el resto de áreas mencionadas.
El libro recoge también una profunda preocupación personal por la necesidad
de promover cambios en nuestras formas de aprender y ayudar a otros a
aprender que, tal como se argumentará, va a requerir cambiar las concepciones
que los agentes del aprendizaje —tanto quien tiene que aprender como el
profesional que debe ayudarle— tienen sobre su labor. Esta convicción es
también el resultado de años de investigación en colaboración con un amplio
equipo, pero sobre todo de mi interacción con personas concretas, en especial
Nora SCHEUER Montserrat DE LA CRUZ, Mar MATEOS, Elena MARTÍN y Puy PÉREZ, que
con frecuencia han removido mis propias concepciones de aprendizaje.
Mi relación con el aprendizaje proviene por tanto de una continuada
investigación del mismo, apoyada en diversos proyectos financiados con fondos
públicos, el último de los cuales (EDU2010-21995-C02-01), apoyado por el
antiguo Ministerio de Ciencia e Innovación de España, nutre buena parte de las
ideas teóricas de este texto. Pero además de investigar el aprendizaje, ejerzo a
diario como aprendiz reflexivo y, sobre todo, dedico buena parte de mi tiempo a
ayudar a otros a aprender, que es a su vez una de las mejores formas de
aprender sobre el propio aprendizaje. Mis compañeras de asignatura, Mar MATEOS,
Asunción LÓPEZ MANJÓN y María RODRÍGUEZ MONEO, constituyen una de mis
comunidades de aprendizaje más estables, una comunidad de la que han
formado parte también muchas promociones, casi generaciones, de alumnos —o
más bien debería decir de alumnas, ya que son mayoría— de Grado y de
Posgrado en la Facultad de Psicología de la Universidad Autónoma de Madrid,
que sin darse cuenta han contribuido a que mis ideas sobre el aprendizaje
crezcan, se ajusten y se reestructuren. Y lo han hecho dudando, preguntando,
debatiendo, con un entusiasmo e interés que por fortuna siempre me ha
acompañado. Pero también a veces con su resistencia a aprender, con sus
dificultades para comprender, o incluso con su desánimo, me han empujado a
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replantear mis prioridades y métodos docentes, ya que, tal como se argumenta
en el propio libro, el mejor motor del cambio es la comprensión de los propios
errores. Pero no solo los alumnos me han hecho replantearme en qué consiste el
aprendizaje y cómo podemos promoverlo, sino que los propios profesionales del
aprendizaje con los que colaboro o a los que he tenido la suerte de ayudar o de
impartir cursos han sido siempre mi principal toma de tierra con el aprendizaje.
Aunque ellos no lo sepan, y probablemente ni siquiera lo lean, estoy en deuda
con todos ellos. Quienes sí lo saben, y espero que además lo lean, son ellas, mis
tres trigramas esenciales, Puy, Bea y Ada. Mis representaciones encarnadas.
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PRIMERA PARTE
El sistema del aprendizaje humano
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CAPÍTULO PRIMERO
La Psicología del Aprendizaje Humano:
Superando una vieja disociación
El agua se vuelve más y más y más fría y de pronto es hielo. El día se hace más y más oscuro
y de pronto es de noche. El hombre envejece y envejece y de pronto se ha muerto. Los
cambios cuantitativos de pronto se convierten en cambios cualitativos; las diferencias de grado
llevan a diferencias de naturaleza.
John BARTH
El romper de una ola no puede explicar todo el mar.
Vladimir NABOKOV
Decir realidad es una forma de no decir nada, es hablar de conformismo, desviar tu propia
responsabilidad en el curso de las cosas.
Rafael C HIRBES, Crematorio
Breve historia de un largo desencuentro
Aún hoy, en pleno siglo XXI, si nos detenemos a revisar los manuales de
Psicología del Aprendizaje al uso, nos encontramos con un panorama un tanto
extraño, casi esquizofrénico. Por un lado, gran parte de los textos siguen
reduciendo el aprendizaje a los procesos clásicos de sensibilización, habituación y
condicionamiento que conformaban el paisaje conductista del aprendizaje hace
unos cincuenta o sesenta años (por ej., DOMJAN, 2003; MAZUR, 2002). Aunque
algunos de ellos ya advierten, desde el mismo título, de su reducción del
aprendizaje a cambios conductuales (por ej., DOMJAN, 2003; SCHACHTMAN y REILLY,
2011), otros hacen aún más explícito este reduccionismo, cuando bajo la
ambiciosa denominación de Teorías Contemporáneas del Aprendizaje (MOWRER y
KLEIN, 2001) o de Ciencia del Aprendizaje (PEAR, 2001) todo lo que podemos
encontrar son versiones actualizadas de los problemas, los modelos teóricos y los
paradigmas experimentales del condicionamiento, que rigieron la investigación
sobre el aprendizaje hasta los años sesenta del siglo pasado. Según estos
autores, el aprendizaje animal y humano puede reducirse a problemas tales como
el efecto de diferentes programas de reforzamiento, el control de la conducta por
el estímulo, la extinción o los gradientes de generalización, desde los que se
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proponen pautas de intervención para el cambio conductual, esencialmente
centradas en contextos clínicos y de modificación de conducta, cuyos principios
teóricos siguen sustentados en esos modelos conductuales y asociativos del
aprendizaje (por ej., MILTENBERGER, 2012).
Pero frente a esta tradición de aprendizaje conductual y asociativo, podemos
encontrar también propuestas, más recientes y minoritarias, que lo conciben
desde el polo opuesto del aprendizaje constructivo, exclusivamente humano (por
ej., JARVIS y WATTS, 2012; MAYER y ALEXANDER, 2011; SAWYER, 2006), y se ocupan
de las formas más complejas en que las personas aprendemos, por medio de la
reflexión, la gestión metacognitiva de la propia actividad mental, el uso de
sistemas simbólicos y dispositivos culturales, la cooperación interpersonal o el
diálogo crítico con el conocimiento en diferentes contextos sociales formales e
informales. Según esta visión, que se halla en las antípodas de la anterior, el
estudio del aprendizaje humano se diferencia nítidamente del aprendizaje animal
y se sustenta en modelos cognitivos, socioculturales y, más recientemente,
neuropsicológicos, desde los que se diseñan pautas de intervención para mejorar
el aprendizaje en contextos instruccionales o educativos (BLAKEMORE y FRITH,
2005; BRANSFORD, BROWN y COKING, 2000; MAYER y ALEXANDER, 2011; SAWYER,
2006), pero también en espacios de formación personal y profesional a lo largo
de la vida (CLAXTON, 1999; JARVIS y WATTS, 2012; LONDON, 2011) o de cambio
personal (CARO GABALDA, 2011; NEIMEYER, 2009).
Aunque desde ambas tradiciones se asume que se estudian los rasgos
esenciales del aprendizaje humano, basta comparar la visión de las Ciencias del
Aprendizaje ofrecida por PEAR (2001) con la de SAWYER (2006) para comprobar
que esas Ciencias del Aprendizaje, en el caso de estar construyéndose, carecen
de un proyecto integrador. De hecho, viven en una disociación continua entre las
formas más básicas del aprendizaje humano, basadas en procesos asociativos
compartidos con otras muchas especies, y las formas más complejas, que
requieren procesos cognitivos y metacognitivos además del diseño de
dispositivos y espacios sociales y culturales que favorezcan su uso. Se trata de
un divorcio o una ruptura que dura ya como mínimo un siglo, desde que el
proyecto conductista de WATSON rompiera con el estudio de los procesos
superiores por medio de la introspección y orientara la psicología hacia el estudio
objetivo de la conducta, en el que el aprendizaje, dado el fervor empirista que
alentaba esa ruptura, se constituyó en el proceso nuclear de la investigación
psicológica, que daría lugar a los modelos de condicionamiento sobradamente
conocidos.
A mediados del siglo pasado, las limitaciones de los modelos conductistas para
dar cuenta de buena parte de las actividades que nos caracterizan
psicológicamente a los seres humanos, e incluso, como veremos en el próximo
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apartado, para explicar los propios datos recogidos en las investigaciones sobre
aprendizaje animal, abrieron la puerta a la psicología cognitiva, que fue a buscar
un modelo de la mente en las nuevas tecnologías computacionales, que
empezaban a desarrollarse en aquellos años y que de manera tan radical han
transformado desde entonces nuestra sociedad, y con ella también nuestra visión
de la mente humana. Pero al asumir la metáfora computacional, la nueva
psicología cognitiva aceptó un modelo de mente mecanicista (analítica, lógica,
racional, ensimismada), entre cuyas virtudes no estaba, desde luego, la
capacidad de aprender, de cambiar (como tampoco estaba, y veremos que no es
casualidad, la de emocionarse, empatizar, comprender o simplemente moverse,
actuar). Como consecuencia, la nueva psicología se aventuró por algunos de los
territorios prohibidos durante lo que SIMON (1972) llamó la “glaciación
conductista” y comenzó a investigar la memoria, la percepción, la atención o el
lenguaje, pero el aprendizaje siguió siendo aún durante varios años territorio
prohibido para la psicología cognitiva del procesamiento de información, ya que
como luego veremos (ver Capítulo III), al adoptar como unidad de análisis la
información, se hacía muy difícil abordar desde ella los problemas del aprendizaje
(POZO, 2001, 2003).
Así que hasta los años setenta o comienzos de los ochenta, a pesar de que en
el estudio de los procesos psicológicos ya se había impuesto el enfoque del
procesamiento de la información, la investigación sobre el aprendizaje seguía
siendo un campo de estudio casi exclusivamente conductual. Cuando por fin la
propia evolución de los modelos computacionales llevó a las tropas cognitivas a
adentrarse en un territorio tan hostil, las nuevas teorías cognitivas del
aprendizaje, ancladas al funcionamiento mecanicista de la mente computacional,
redujeron paradójicamente el aprendizaje a los mismos procesos asociativos en
que se sustentaba el proyecto conductista (POZO, 1989). No en vano la
revolución cognitiva se había iniciado como un giro hacia un “conductismo
subjetivo” (BRUNER, 1983). De esta forma la psicología cognitiva del
procesamiento de información comenzó a aplicar aquellos mismos principios del
aprendizaje asociativo conductista a tareas y escenarios más complejos, como el
aprendizaje de destrezas, del lenguaje, o la adquisición de reglas y conceptos,
dando lugar a un nuevo asociacionismo cognitivo en el que ya no se asociaban
estímulos y respuestas sino nodos semánticos, representaciones, pares
condición-acción o incluso unidades de información subsimbólicas (por ej.,
ANDERSON, 1983, 2000; KLAHR, LANGLEY y NECHES, 1997; RUMELHART, MC CLELLAND y
Grupo PDP, 1986).
Pero junto a estos nuevos modelos de aprendizaje computacional, se produjo
también una recuperación de otras teorías cognitivas clásicas, como las de la
Gestalt, PIAGET o VYGOTSKY, que habían sido desplazadas del foco del aprendizaje
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durante aquella larga glaciación conductista de los procesos cognitivos. Pero si
bien estas teorías compartían con el procesamiento de información el supuesto
representacional que, como veremos, es lo que caracteriza a todos los enfoques
cognitivos (POZO, 2001, RIVIÈRE, 1991), sus posiciones sobre el aprendizaje se
distanciaban tanto del procesamiento de información como del conductismo, al
asumir procesos de naturaleza constructiva, en los que la reflexión consciente
sobre la propia acción —algo fuera del alcance de los dispositivos mecánicos a
los que la mente computacional emulaba—, ya fuera individual, o socialmente
mediada, constituía el núcleo del cambio cognitivo, que pasaba de ser algo
accidental o forzado externamente, para constituirse en el centro de la actividad
mental, en la medida en que estas teorías constructivistas del aprendizaje
concebían al sujeto psicológico como un organismo en cambio y no como un
mecanismo, una máquina estática (POZO, 1989).
De esta forma, el nuevo enfoque cognitivo no restañó las viejas heridas, sino
que al contrario ahondó en ellas, pero eso sí cambió el significado de las mismas,
ya que como veremos a continuación, a partir de entonces la contraposición ya
no fue entre enfoques conductuales y cognitivos, sino entre enfoques
constructivos y asociativos, como los que había defendido el conductismo y
ahora también el procesamiento de información basado en una máquina de
cómputo, que no deja de ser una máquina asociativa (POZO, 1989). Esa sintonía,
aparentemente paradójica entre conductismo y procesamiento de información en
su mirada sobre el aprendizaje, comenzó a reflejarse a comienzos de los noventa
en buena parte de los manuales sobre aprendizaje humano (por ej., DONAHOE y
PALMER, 1994; LEAHEY y HARRIS, 1993; MALDONADO, 1998; ROMERO, 1992; SCHUNK,
1991), que manteniendo los contenidos clásicos del aprendizaje conductual
(habituación, condicionamiento, programas de reforzamiento, extinción, etc.),
incorporaban en una segunda parte, habitualmente yuxtapuesta a la anterior, los
nuevos procesos cognitivos estudiados por el procesamiento de información
(memoria, atención, incluso solución de problemas). Más que integrar en la teoría
y en la intervención las aportaciones del enfoque conductual y cognitivo se
agregaron en una simbiosis poco clara, algo parecido a lo que ha sucedido con el
llamado enfoque cognitivo-conductual en la intervención terapéutica.
Por tanto, la vieja disociación o escisión en la psicología del aprendizaje
humano, lejos de reducirse, se mantiene aún más fuerte, si bien en los últimos
tiempos la falla que separa a ambas tradiciones ya no está situada en lo que se
aprende —conductas o representaciones— dado que, como vamos a ver de
inmediato, incluso en el ámbito del aprendizaje animal se asume hoy en día que
se adquiere de representaciones. La diferencia entre ambas tradiciones reside
ahora sobre todo en los procesos, en cómo se aprende: bien de forma asociativa,
como suponen los modelos conductistas y de procesamiento clásico de
20
información, o bien mediante procesos reflexivos, metacognitivos, dialógicos,
dirigidos a la construcción de conocimientos, como asumían PIAGET, VYGOTSKI o la
Gestalt, y como hoy en día sostienen buena parte de los enfoques que se
acercan al aprendizaje humano desde la perspectiva instruccional, preocupados
por la adquisición de conocimientos complejos (por ej. BRANSFORD, BROWN y
COKING, 2000; MAYER y ALEXANDER, 2011; SAWYER, 2006).
Más recientemente esta contraposición entre un aprendizaje asociativo, dirigido
a captar de forma más o menos realista la estructura correlacional del mundo,
qué cosas suceden con cuáles, y un aprendizaje constructivo, que supone ir más
allá de esa realidad inmediata, construyendo significados y relaciones que no
están en el mundo sino en la mente del aprendiz, ha tomado una nueva
orientación en la medida en que la nueva investigación cognitiva y
neuropsicológica está mostrando de forma convincente que todo proceso
psicológico, desde la percepción o la atención, al aprendizaje, la memoria o el
razonamiento, es un proceso constructivo, que no se limita a registrar las
propiedades de los objetos, del mundo tal como es, sino a construir esos
objetos, ese mundo sobre el que aprende. Como dice CLAXTON (2005), nuestro
gato, nuestro perro, o por qué no también nuestra pareja, nuestro profesor o
nuestro alumno1, no viven en el mismo mundo que nosotros, ya que han
construido otra realidad desde la que perciben, sienten y también aprenden. Ello
ha llevado a que la distinción entre aprendizajes asociativos, basados en
procesos abajo-arriba que detectan las covariaciones ambientales, y aprendizaje
constructivo, mediante procesos arriba-abajo que imponen un orden y significado
a nuestras experiencias, se haya reorientado hacia una nueva dualidad, entre
aprendizajes implícitos, que “construyen” conductas y representaciones de forma
automática, sin pedirnos permiso, y aprendizajes explícitos, en los que por
procesos reflexivos o metacognitivos repensamos y reconstruimos nuestras
conductas y representaciones de forma intencional y deliberada.
En suma, aunque la brecha entre estas dos formas de aprender ha ido
cambiando su denominación de origen, su significado, con la propia evolución de
los modelos psicológicos, la Psicología del Aprendizaje Humano vive en una
continua disociación, muy similar, por lo que veremos, a la que predica para su
sujeto psicológico, un sujeto supuestamente escindido entre dos formas
irreconciliables de aprender. Así, dependiendo de en qué laboratorio cayera, el
sujeto —o desde hace unos años el participante— de las investigaciones
psicológicas aprendía, y sigue aprendiendo, de una u otra forma (conductual o
cognitiva, asociativa o constructiva, implícita o explícita). Pero es obvio que si
queremos entender la mente humana cuando aprende, y sobre todo si queremos
ayudar a superar sus necesidades o deficiencias de aprendizaje por medio de la
intervención psicológica, debemos comprender cómo se relacionan ambas formas
21
de aprender, porque probablemente la psicología, en su acercamiento al problema
del aprendizaje, viva más disociada o escindida que la propia persona que
aprende, en la que esa pluralidad de formas de aprender constituirá en realidad
una riqueza, una diversidad de enfoques que bien empleada puede incrementar
notablemente su capacidad de afrontar nuevas demandas de aprendizaje, en
especial las más complejas, aquellas que, como veremos, requieren adquirir
nuevos conocimientos o afrontar procesos de cambio personal. Aunque se han
hecho algunos esfuerzos teóricos para fomentar esa integración entre las
diversas formas de aprender (por ej., CLAXTON, 1999; ORMORD, 2012; POZO, 1989,
2008; SPITZER, 2002), es necesario superar esa vieja escisión, buscando no solo
cómo se complementan ambas formas de aprender sino incluso cómo se exigen
mutuamente para lograr un aprendizaje más eficaz (POZO, 2003). Pero antes de
intentar esa integración conviene que repasemos de forma un poco más
detallada cómo ha ido evolucionando esa disociación y qué soluciones o
tratamientos podemos prescribir para superarla.
Del aprendizaje animal (y también humano) al aprendizaje
(específicamente) humano
Si bien este texto está centrado en cómo aprendemos las personas, es bien
cierto que la investigación desarrollada desde esos diversos modelos que vengo
mencionando difiere incluso en los sujetos o participantes sobre los que se
estudian dichos procesos. Especialmente en el caso del aprendizaje conductual,
pero también en otros modelos de aprendizaje asociativo, las investigaciones y
los modelos se han desarrollado sobre todo en laboratorios de aprendizaje
animal, donde los experimentos realizados con diferentes especies (ratones,
palomas, perros, chimpancés, etc., pero también gusanos, cucarachas o
caracoles) han servido para generar leyes o principios del aprendizaje también
aplicables a los humanos, ya que, dándole la vuelta al célebre dicho de Terencio
(“nada de lo humano nos es ajeno”) en Psicología, y más concretamente en
Psicología del Aprendizaje, podemos afirmar que nada de lo animal nos es ajeno.
Si el Capítulo III se propone identificar qué hay de específicamente humano en
el aprendizaje humano es porque debemos asumir que muchas de las formas de
aprender que nos caracterizan, con las que podemos identificar a la mente
humana, son compartidas con otras muchas especies, como parte de nuestra
historia evolutiva común. Al igual que, según SHUBIN (2008, pág. 1), el “mejor
mapa para entender el cuerpo humano son los cuerpos de otros animales” hasta
el punto de hablar de nuestro “pez interior”, de esas estructuras corporales que
compartimos con los animales acuáticos que son nuestros ancestros y de los que
nos “separamos” evolutivamente hace nada menos que 360 millones de años,
22
podemos pensar también que en nuestra mente habitan procesos psicológicos
con una muy larga historia evolutiva, entre ellos procesos de aprendizaje, que
constituirían nuestra “animalidad mental”. En el Capítulo III me detendré en este
proceso evolutivo que hizo no solo posible, sino necesario, que los seres vivos
que se desplazaban ya por nuestro planeta dispusieran de procesos para
actualizar su fenotipo conductual en respuesta a las nuevas demandas o cambios
ambientales a que se veían obligados a enfrentarse. Baste por ahora pensar que
si queremos entender qué es específico en el aprendizaje humano debemos
asumir antes que las formas más básicas de nuestro aprendizaje deben ser
comunes con otras muchas especies. De hecho, los modelos de aprendizaje
conductual asumían que esas formas comunes eran la única forma en que las
personas podíamos aprender, algo no compartido por todos los estudiosos del
aprendizaje.
Del aprendizaje conductual al aprendizaje cognitivo
En su intento de convertir la psicología en una ciencia experimental y alejarla
de la introspección y la fenomenología, el conductismo adoptó un modelo
reduccionista que excluía todo aquello que no podía ser externamente
observado, y con ello dejó fuera del estudio psicológico toda la actividad mental
con la que conscientemente nos identificamos como sujetos psicológicos (los
recuerdos, las ideas, los sentimientos, los pensamientos). No importaba lo que la
persona estuviera sintiendo, pensando o recordando cuando ejecutaba una tarea,
sino lo que hacía, sus conductas observables. Aunque sin duda el objetivo era
explicar la conducta humana, este reduccionismo favoreció que con el tiempo,
por razones metodológicas, la mayor parte de las investigaciones se realizaran
con animales en vez de con personas, algo en lo que había ya importantes
antecedentes (como los de THORNDIKE o PAVLOV, entre otros) y que era
compatible con la firme creencia no solo en la continuidad filogenética sino
también en un ambientalismo radical, asumido como parte del credo empirista en
el que se sustentaba la empresa conductista, según el cual la conducta de los
organismos era un reflejo fiel de las condiciones ambientales a las que estaba
expuesto.
Además de otros aprendizajes como la habituación o la sensibilización,
entonces llamados preasociativos, se asumía que toda la conducta era el
producto de asociar elementos ambientales (estímulos) y conductuales
(respuestas), con dos funciones esenciales: 1) predecir los cambios ambientales
relevantes para el organismo (condicionamiento clásico), y 2) controlar la
ocurrencia de esos cambios ambientales mediante la propia conducta
(condicionamiento operante). Cuando los organismos aprendían a asociar entre sí
23
estímulos —por ejemplo cuando un sonido iba seguido de una situación aversiva
— podían predecir sucesos relevantes (condicionamiento clásico) y cuando
asociaban conductas y consecuencias —cuando una acción permitía evitar un
estímulo amenazante— podían controlar la probabilidad de que esos sucesos
relevantes ocurrieran (condicionamiento operante). Así, cuando una conducta iba
seguida de consecuencias gratificantes se mantenía o reforzaba; cuando era
seguida de un castigo o de una condición perjudicial para el organismo se
reducía la probabilidad de que volviera a ejecutarse. De esta forma, las conductas
y toda la estructura psicológica del sujeto eran seleccionadas por el ambiente,
por las consecuencias (SKINNER, 1953), sin necesidad de atribuir al sujeto planes,
intenciones ni propósitos subjetivos que guiaran sus acciones. Se pasaba así de
una explicación intencional o subjetiva de la conducta a modelos estrictamente
causales u objetivos, en los que la conducta, y con ella la psicología de los
organismos, quedaba reducida a las condiciones antecedentes observables. De
modo análogo a los mecanismos de selección darwiniana que explicaban el
origen de las especies, el conductismo estableció los mecanismos de aprendizaje
que explicaban el origen y mantenimiento de las conductas y, supuestamente con
ellas, el comportamiento de las personas en sus diferentes variantes, como la
ansiedad, las emociones, la percepción, el pensamiento (SKINNER, 1953), la
adquisición del lenguaje (SKINNER, 1957) e incluso las formas de organización
social, la conducta grupal o la religión (SKINNER, 1953, 1971), estableciendo
pautas de intervención social, educativa (SKINNER, 1968) y clínica, e incluso una
utopía social (SKINNER, 1971; también PRIETO, 1989), que, sin embargo, era más
parecida a la pesadilla del Mundo Feliz de HUXLEY que a cualquier paraíso utópico
imaginable.
De esta forma, el aprendizaje —los mecanismos asociativos mediante los
cuales los organismos detectaban las covariaciones entre cambios ambientales y
conductas— se constituía en el proceso psicológico nuclear para dar cuenta de la
conducta. Nunca ha ocupado el aprendizaje un lugar tan central en la teoría
psicológica como con el conductismo, especialmente en su versión más potente y
coherente, que fue sin duda el conductismo skinneriano. No es extraño que a
pesar del claro declive del conductismo como teoría psicológica general, en cuyas
causas no voy a entrar aquí, perviva aún, como hemos visto antes, una fuerte
corriente conductual en la Psicología del Aprendizaje, porque nunca el
aprendizaje fue tan importante para toda la psicología como en aquellas décadas
de predominio conductista.
No es mi propósito revisar aquí el proyecto conductista ni, como digo, las
razones de su declive, sino destacar de qué modo el abandono de las posiciones
conductistas más radicales vino acompañado de un acercamiento hacia
posiciones cognitivas, pero sin renunciar a aquel proyecto asociacionista en torno
24
al cual se elaboraron las teorías conductuales del aprendizaje y, más adelante, las
propias teorías cognitivas basadas en el procesamiento de información. Y en mi
opinión, ese declive no vino propiciado tanto por el empuje de la nueva
psicología cognitiva del procesamiento de la información como por las propias
contradicciones del ambicioso proyecto conductista que, en su esfuerzo por
colonizar nuevos territorios psicológicos, había tropezado con serias dificultades
para algunos de sus principios teóricos. El edificio conductista no fue derribado
desde fuera por una invasión cognitiva —ya que como hemos visto el
procesamiento de información se mantuvo durante bastante tiempo alejado de
los problemas del aprendizaje— sino por las contradicciones internas que se iban
acumulando como consecuencia de sus propias investigaciones (POZO, 1989). En
concreto, hay dos principios básicos de las teorías del aprendizaje conductual que
comenzaron a resquebrajarse a medida que se acumulaban los datos de la
investigación en aprendizaje animal. Esos dos principios, producto de la
naturaleza fisicalista del conductismo, de su intento de reducir la psicología a una
ciencia objetiva, de hecho una rama de la física (KILLEEN, 1992, POZO, 2003, ver
también en el Capítulo III en el análisis de la mente como un sistema físico), son
el principio de equipotencialidad y el principio de correspondencia (BOLLES, 1975;
POZO, 1989; ROITBLAT, 1987).
De forma sucinta, el principio de equipotencialidad sostiene que las leyes
psicológicas del aprendizaje se aplican por igual a todos los organismos, a todos
los contextos y a todos los contenidos (estímulos y respuestas), del mismo
modo que las leyes físicas se aplican por igual a todos los objetos materiales, ya
sean vivos o inertes, verdes o naranjas, grandes o pequeños, y en todas las
situaciones y contextos, sea aquí o en Marte, y a todos los intercambios de
energía por igual, ya sea en el núcleo ardiente del Sol o en las entrañas de ese
Gran Colisionador de Hadrones en el que se intenta replicar un Bing Bang en
miniatura. Por consiguiente las leyes o principios del aprendizaje conductual
serían igualmente universales y servirían para dar cuenta por igual de cualquier
situación en que aprende cualquier organismo. En otras palabras, según este
principio todo se aprende igual, mediante los mismos procesos asociativos y
según las mismas leyes. Es fácil entender que si uno asume este principio,
prefiera investigar el estrés experimentando con ratas encerradas en laberintos en
vez de estudiar la conducta de los brókeres o la de los alumnos en época de
exámenes. Al inicio de Anna Karenina decía TOLSTOI que “todas las familias felices
se parecen, pero las desgraciadas lo son cada una a su manera”. Para el
conductismo todos los aprendizajes, felices o infelices, apetitivos o aversivos,
sociales o individuales, verbales o procedimentales, animales o humanos, eran
iguales, ya que se explicaban por los mismos mecanismos.
Una segunda idea que sostenía el edificio conceptual conductista era el
25
principio de correspondencia, según el cual la conducta, lo aprendido por el
organismo en un ambiente dado, es un reflejo fiel y preciso de los cambios
estimulares que tienen lugar en ese ambiente. Los aprendizajes y con ellos la
estructura psicológica, se corresponden exactamente con la estructura del
ambiente a que es sometido ese organismo, siendo las condiciones de ese
ambiente las que determinan (o condicionan) la conducta. Como veremos al
analizar los sistemas físicos en el Capítulo III, el principio de correspondencia
entre conducta y ambiente viene a ser el equivalente psicológico del principio de
conservación de la energía. El ambientalismo y el fisicalismo conductistas llevan a
asumir que el origen de la conducta está en los cambios físicos o estimulares que
se producen en el ambiente, de forma que cualquier cambio de conducta
requiere un cambio de las condiciones ambientales, un nuevo condicionamiento.
John WATSON, el fundador del conductismo, reclamaba doce niños para hacer de
ellos lo que quisiera (abogados, profesores, policías, ladrones, estudiantes de
psicología, conductistas radicales, no sé si psicoanalistas lacanianos, etc…). En la
utopía —o más bien pesadilla— de Walden Dos (SKINNER, 1948), el control de las
formas de organización social y con él del ambiente, clonaba la estructura
psicológica de personas felices, equilibradas y todas iguales, en justa aplicación
del principio de correspondencia.
¿Un mundo feliz? Más bien felizmente imposible, porque las propias
investigaciones de aprendizaje animal vinieron a poner en duda ambos principios,
la equipotencialidad o equivalencia de organismos y situaciones de aprendizaje, y
la correspondencia entre el ambiente y la conducta (ver POZO, 1989). El primero
de esos principios, la equipotencialidad, comenzó a ponerse en entredicho
cuando investigaciones realizadas con diferentes especies mostraron con cierta
tozudez que no todas aprendían igual en las mismas situaciones. Las célebres
investigaciones de GARCÍA y KOELLING (1966) sobre aversiones gustativas, o los
trabajos de BRELAND y BRELAND (1961), discípulos de SKINNER, sobre la
imposibilidad de establecer ciertas asociaciones arbitrarias o caprichosas con
diferentes animales, mostraban que no todos los estímulos podían asociarse
entre sí con la misma probabilidad en todas las especies y que los animales
tenían disposiciones o “preferencias” a establecer ciertas asociaciones, que
difícilmente podían ser explicadas en términos de los parámetros físicos
presentes en los ambientes experimentales, como pretendía el fisicalismo
conductista.
Según SKINNER el condicionamiento operante consistía en asociar una acción
inicialmente arbitraria con una consecuencia relevante para el organismo, lo que,
en función del programa de reforzamiento o castigo, modificaba la probabilidad
de ocurrencia de esa conducta, que era controlada o seleccionada por el
ambiente. Así por ejemplo, SKINNER estudiaba en su famosa caja cómo las
26
palomas aprendían a asociar el picoteo de un disco con la obtención de alimento
según diferentes programas controlados externamente, en este caso por el
investigador, ya que “las variables de las cuales la conducta humana es función,
están en el ambiente” (SKINNER, 1977, pág. 53 de la trad. cast.). Por ejemplo, si al
ver un limón experimentamos su sabor según SKINNER “no es porque nosotros
asociemos el sabor con la imagen. El sabor y la imagen están asociados en el
limón” (ibid., énfasis mío). Así cuando la paloma picotea el disco no es porque
tenga “un sustituto interno de las contingencias” (ibid.) sino porque disco y
alimento se han asociado a través del condicionamiento. Pero lo cierto es que no
es infrecuente encontrarse, paseando por cualquier parque o calle, con palomas
que picotean en busca de comida. O bien todas ellas han sido condicionadas por
incansables entrenadores conductistas o bien la asociación entre comida y
picoteo está en la mente de la paloma (pero no en la de la ardilla que también
juega y corretea en busca de comida por el parque). De hecho, las palomas y las
ardillas que pueblan nuestros parques, así como las investigaciones antes
mencionadas, surgidas del propio proyecto de investigación conductista,
muestran, tal como venían sosteniendo los etólogos —que a diferencia de los
conductistas estudian a los animales en su entorno natural— que los organismos
están “moldeados por la evolución para hacer posible la obtención de energía y
explotar fuentes de energía altamente específicas” (LORENZ, 1996, pág. 1).
LORENZ, a diferencia del fisicalismo conductista, no entiende el aprendizaje como
un proceso de propósitos generales, equipotencial para todos los ambientes y
organismos, sino como un conjunto de mecanismos específicos para dar solución
a problemas adaptativos igualmente específicos (en el sentido literal de ser
propios de cada especie), algo que ha sido avalado por la investigación sobre el
aprendizaje asociativo animal, que muestra la especificidad de esos mecanismos
(AGUADO, 1990; GALLISTEL, 2000; PEARCE y BOUTON, 2001). Así, para entender la
conducta y el aprendizaje, según LORENZ es necesario asumir que está controlada
no por los estímulos, por los cambios ambientales, sino por la información que
los organismos, en función de su propia historia evolutiva, extraen de esos
estímulos, es decir, por “todas aquellas actividades en las que la movilidad y la
irritabilidad combinan sus funciones para obtener información y por lo tanto para
incrementar la probabilidad de obtener energía de modo inmediato” (LORENZ,
1996, pág. 13).
Las propias investigaciones conductistas habían llevado a la conclusión de que
diferentes especies vienen preparadas biológicamente para diferentes
aprendizajes (SELIGMAN, 1970), pero sobre todo que los animales no aprenden
sobre los cambios físicos que se producen en el ambiente sino sobre la
información que esos cambios les proporcionan para aumentar sus
probabilidades de sobrevivir y de diseminar sus genes. Esta idea viene a poner
27
en duda el segundo principio, el de correspondencia, puesto que la conducta de
los organismos no reflejaría ya la estructura del ambiente sino, en el mejor de los
casos, la estructura del ambiente tal como ese organismo lo percibe en función
de su valor informativo para él. De hecho, en esa misma época, hacia los años
sesenta del siglo pasado, numerosas investigaciones de aprendizaje animal
habían comenzado ya a poner en duda ese principio. Tal es el caso de
fenómenos experimentales como el bloqueo de KAMIN (1969), que mostró que
los animales no aprenden sobre estímulos físicamente presentes que carecen de
valor predictivo, por ser redundantes, la irrelevancia aprendida (MACKINTOSH,
1973), una nueva forma del aprendizaje latente de TOLMAN (1932), en la que los
animales aprenden sobre ciertos estímulos aunque no estén asociados con
ninguna consecuencia relevante, o las investigaciones de RESCORLA (1968)
mostrando que los animales no procesan todos los cambios energéticos sino solo
aquellos que son informativos, es decir que tienen un valor predictivo. Todos
estos estudios ponían en duda que lo que el perro, la rata o la paloma aprendían
en ese ambiente experimental tan restringido, por comparación con sus
ambientes naturales, reflejara exactamente la estructura del ambiente. Los
organismos no aprenderían por tanto sobre los cambios ambientales sino sobre
el valor informativo de esos cambios (RESCORLA, 1980), es decir, sobre el grado
en que sirven para predecir y/o controlar otros sucesos relevantes. A partir de
estas y otras investigaciones, han surgido nuevas teorías del aprendizaje animal
basadas, de una u otra forma, en modelos de procesamiento de información (por
ej., DICKINSON, 1980; MACKINTOSH, 1983; PEARCE y BOUTON, 2001; RESCORLA y
WAGNER, 1972), según los cuales los animales no adquieren conductas sino más
bien expectativas de sucesos y conductas (TARPY, 1985). Aprenden a esperar
ciertos acontecimientos y es la violación de esa expectativa —o la distancia entre
el suceso esperado y el realmente acontecido— la que produce aprendizaje.
Las nuevas teorías del aprendizaje asociativo animal son, por tanto,
decididamente cognitivas en su orientación. En palabras de RESCORLA (1985, pág.
37): “las modernas teorías del aprendizaje en organismos infrahumanos se
ocupan principalmente de cómo llegan los animales a representarse su mundo de
una manera precisa”. De hecho, la investigación sobre el aprendizaje animal ha
importado del procesamiento de información buena parte de sus marcos teóricos,
de forma que se asume que aprender implica cambiar la información, las
representaciones o el conocimiento animal, ya que todos estos términos se usan,
como suele suceder también en el procesamiento de información humano, de
forma indistinta y, en cualquier caso, equívoca. Más adelante, en el Capítulo III
intentaré diferenciar entre algunos de estos conceptos. Pero lo que nos interesa
ahora es que el propio devenir de la investigación de aprendizaje conductual con
animales vació de sentido la diferenciación entre el acercamiento conductual y
28
cognitivo en el estudio del aprendizaje, al mostrar que no es posible identificar
situaciones de aprendizaje que no estén mediadas por representaciones y
procesos cognitivos, no ya en humanos, sino en cualquier organismo que como
decía LORENZ (1996) se mueve o irrita y que, por tanto, necesita flexibilizar sus
acciones, modificar su fenotipo conductual, en suma aprender, para incrementar
sus probabilidades de supervivencia.
De esta forma, la distinción entre aprendizaje conductual y cognitivo carece ya
de sentido teórico porque todo aprendizaje es por naturaleza cognitivo (una
lógica que sin embargo no ha alcanzado a la intervención terapéutica donde se
sigue hablando, de forma vaga y vana, de un enfoque cognitivo-conductual,
cuando en realidad como veremos a continuación debería hablarse más bien de
terapias asociativas o constructivas). La propia evolución teórica del conductismo,
a través de autores como HULL que proponían modelos conductuales tan
complejos que anticipaban, si no ingresaban plenamente, en la psicología
cognitiva (POZO, 2009), refleja esta tendencia. Pero el hecho de que todo
aprendizaje esté mediado por procesos y representaciones, no implica que esa
mediación cognitiva sea igual en todos los aprendizajes. Surge así una nueva
distinción, relevante, para nuestros propósitos, en función de que los procesos
que generan el aprendizaje sean de naturaleza asociativa o constructiva.
Del aprendizaje asociativo al aprendizaje constructivo
Según hemos visto, todo organismo o sistema que aprende lo hace
procesando información que extrae de los estímulos, tanto externos como
internos, y que da lugar a representaciones que necesitan adaptarse a las
condiciones de un ambiente variable. Y a ese cambio de representaciones como
consecuencia de la interacción con un ambiente dado lo llamamos aprendizaje.
Ahora bien si todo aprendizaje —desde la hormiga orientándose en el espacio o
el perro que aprende a temer el ruido del motor de un coche, hasta el niño que
aprende a escribir su nombre en el teclado de una tablet o el alumno que
aprende a diferenciar la memoria episódica de la memoria semántica— requiere
procesos cognitivos que transformen esos cambios en los parámetros físicos del
mundo externo e interno en información y representaciones, ¿es posible creer
que los procesos de aprendizaje cognitivo sean los mismos en todos los casos,
que la hormiga, el perro, el niño y el alumno aprendan de la misma forma?
Ya hemos visto que, más allá de sus diferencias en el objeto o en la naturaleza
(conductual o cognitiva) de los cambios producidos, tanto el conductismo como
el procesamiento de información han venido a coincidir en concebir el
aprendizaje como la asociación entre elementos (en un caso estímulos y
respuestas, en el otro unidades de información) que tienden a ocurrir juntos
29
(POZO, 1989). Sin embargo hemos visto también que hay otra tradición en el
aprendizaje humano, claramente disociada de la anterior y cuyo origen podemos
buscar en la psicología europea de entreguerras (PIAGET, VYGOTKSI, la Gestalt),
que vincula el aprendizaje a la búsqueda de la comprensión y el significado de
esos sucesos y de esos cambios en el ambiente externo e interno. Es dudoso
que el perro se pregunte sobre el significado del ruido del motor, simplemente lo
asocia a una situación amenazante, de la misma forma que el bebé asocia el olor
de su madre a sus momentos más placenteros o que nosotros asociamos la
alarma del despertador a nuestros peores momentos. En cambio, tal vez el niño
que aprende a escribir su nombre y desde luego el alumno que intenta
diferenciar la memoria semántica de la episódica no se limitan a asociar unidades
de información sino que buscan establecer relaciones significativas entre esas
unidades o elementos.
Aunque hemos visto que no hay una correspondencia exacta entre los objetos
del mundo sobre los que aprendemos y nuestra representación de ellos, el
aprendizaje asociativo, en la tradición empirista, tendría por función reflejar,
aunque sea de modo un tanto distorsionado, la estructura correlacional del
mundo, extrayendo u optimizando las regularidades que hay en él, por lo que el
aprendizaje tendería a ser un espejo más o menos deformado del mundo, que si
bien no reflejaría punto por punto todas sus propiedades, no se correspondería
con él, conservaría sus rasgos esenciales. En cambio, el aprendizaje constructivo,
también llamado en ocasiones significativo o complejo, tendría por función
buscar relaciones o sentidos, que no se limitarían a recoger el orden externo,
sino a generar nuevas formas de organización cognitiva, en suma nuevos
significados. Según esta concepción, sería el mundo el que reflejaría el
conocimiento construido, y no al revés (véase por ej., BRANSFORD, BROWN y
COKING, 2000; CARRETERO, 1993; CLAXTON, 1984; POZO, 1989, 2008; SWAYER,
2006). Según la célebre frase del gestaltista KOFFKA, “no vemos el mundo tal
como es, sino como somos nosotros”.
Ambas concepciones del aprendizaje, asociativa y constructiva, difieren entre sí
no solo en este supuesto epistemológico (realista o empirista frente a
constructivista), sino en algunos otros supuestos esenciales para la elaboración
de una teoría del aprendizaje, que se recogen en la Tabla 1.1. En general, los
modelos de aprendizaje asociativo se basan en un enfoque elementista, analítico,
que descompone cualquier ambiente en un conjunto de elementos asociados
entre sí con distinta probabilidad. Los procesos de aprendizaje asociativo
consistirían esencialmente en cómputos estadísticos de la probabilidad de
ocurrencia conjunta de sucesos o unidades de información y el estudio del
aprendizaje se centraría en identificar las reglas y principios que rigen esos
cómputos y las restricciones con las que se aplican a determinados contextos
30
(CHENG y HOLYOAK, 1995; DICKINSON, 1980; PEARCE, 2011; PEARCE y BOUTON, 2001;
SHANKS, 2010). Al asumir un modelo mecanicista, los cambios provendrían de
fuera del sistema, como resulta obvio en un computador, pero también en los
animales tal como los estudiaban los conductistas, que administraban refuerzos
arbitrarios, es decir, no necesariamente relacionados —desde el punto de vista del
organismo y su historia evolutiva— con la conducta que debía aprenderse sino
meramente asociados a ella, para promover aprendizajes igualmente arbitrarios.
De esta manera lo aprendido carece de significado o valor cualitativo propio, de
modo que el aprendizaje se mide por el grado o la fuerza de asociación entre los
elementos.
Tabla 1.1. Principales diferencias entre los enfoques asociativo y constructivo (POZO ,
1989)
Asociacionismo
Constructivismo
Unidad de análisis
Elementos
Estructuras
Sujeto
Reproductivo
Estático
Productivo
Dinámico
Sistema
Mecanismo
Organismo
Origen del cambio
Externo
Interno
Naturaleza del cambio
Cuantitativa
Cualitativa
Aprendizaje por
Asociación
Reestructuración
En cambio, las teorías constructivistas asumen un enfoque más holista,
organicista y estructuralista, de modo que vinculan el aprendizaje al significado
que el organismo atribuye a los ambientes a los que se enfrenta, en función de
su pasado evolutivo y de las estructuras cognitivas y conceptuales desde las que
interpreta ese ambiente. Los organismos, como consecuencia de su historia tanto
evolutiva como personal, de su trayectoria vital, están en continua evolución,
sometidos a procesos de cambio, internamente regulados, uno de los cuales es el
aprendizaje, que no se origina fuera del sistema, del organismo, sino que es
parte inherente al funcionamiento de su estructura psicológica. Además, según
esta visión estructuralista lo importante son las relaciones entre los elementos
que componen la estructura, no la mera yuxtaposición de esos elementos. El
todo es algo más que la suma de las partes que lo componen, una idea recogida
no solo por la Gestalt, sino también por PIAGET en su idea del cambio cognitivo
como una transición entre estructuras o formas de pensamiento, o por el propio
VYGOTSKI cuando decía que con los procesos mentales sucede igual que con una
molécula de agua, que tiene propiedades distintas de las unidades de hidrógeno
y oxígeno que lo componen. En este enfoque el aprendizaje es un proceso de
31
construcción personal, en la medida en que son esas estructuras, desde las que
se perciben, se filtran o asimilan los objetos y los sucesos, las que proveen de
significado a la experiencia. En el enfoque constructivista, sujeto y objeto se
construyen mutuamente, de modo que no es solo que la representación que el
sujeto tiene del mundo sea una construcción personal, sino que, a su vez, cada
persona se construye a partir de las representaciones que elabora en su
interacción con diferentes mundos y objetos, de tal modo que las estructuras
cognitivas desde las que nos representamos el mundo son, en buena medida, el
resultado de ese proceso de aprendizaje constructivo. No construimos solo los
objetos, el mundo que vemos, sino también la mirada con la que lo vemos. Nos
construimos también a nosotros mismos en cuanto personas o agentes de
conocimiento a medida que aprendemos.
Cada una de estas concepciones del aprendizaje goza de un amplio apoyo
empírico y un notable desarrollo teórico en su propio ámbito de investigación
(del que se ocupan respectivamente la Segunda Parte del libro para el
aprendizaje asociativo y la Tercera Parte en el caso del aprendizaje constructivo),
así que, como decía antes, dependiendo del laboratorio de psicología en el que
tuviera la suerte de entrar el sujeto o participante de la investigación —en este
caso más bien sujeto—, aprendería de una u otra manera. Pero si bien ambas
formas de aprender —asociando y construyendo— tienen apoyo empírico y
teórico, el significado de la propia distinción resulta en ocasiones ambiguo o
confuso, no solo por las tendencias reduccionistas que aparecen desde cada uno
de estos enfoques, negando totalmente la relevancia de la otra forma de
aprender, como veremos en el próximo capítulo, sino por la propia ambigüedad o
vaguedad del concepto de aprendizaje constructivo (POZO, 1996). Según
CARRETERO y LIMÓN (1997), podemos diferenciar al menos tres sentidos distintos
de constructivismo, que suelen confundirse entre sí: epistemológico (según el
cual todo conocimiento es necesariamente una construcción mediada por la
estructura psicológica del sujeto), el psicológico (relativo a los procesos mediante
los que tiene lugar esa adquisición de conocimiento) y el instruccional o de
intervención (relativo al diseño de espacios sociales con la intención de promover
la adquisición de determinados conocimientos).
Como hemos visto ya, la negación del principio de correspondencia, asumida
incluso por los modelos de aprendizaje animal, supone aceptar que el sujeto
psicológico construye al menos en parte su representación del mundo, ya que no
se limita a procesar los estímulos sino la información que extrae de ellos en
función de sus propios procesos y representaciones cognitivas. En palabras del
neurocientífico Rodolfo LLINÁS (2001) nuestro cerebro —y como él el de cualquier
otro organismo—, no es tanto un procesador de información como un “simulador
de mundos”, un verdadero constructor de realidades virtuales en las que vivimos
32
como si fueran la verdadera realidad. Como recuerda CLAXTON (2005), ni nuestro
gato ni nosotros, pero tampoco esa mosca que choca contra el cristal, ni nuestra
vecina que canta al otro lado de la pared, vivimos en la misma realidad virtual,
aunque haya un cierto solapamiento entre esas realidades, mayor en unos casos
que en otros, que hace posible en ocasiones —más fácilmente con la vecina o
con el gato que con la mosca— la interacción y la comunicación entre esos
universos paralelos. De hecho es muy probable que esas distintas realidades en
que vivimos cada uno de nosotros (el gato, la mosca, la vecina y yo) no las
hayamos construido o aprendido mediante los mismos procesos. En unos casos
el aprendizaje se acercará más a los supuestos del asociacionismo y en otros al
del constructivismo, dependiendo no solo de quién sea el que aprenda —es
dudoso que la mosca o el gato busquen significados—, sino también de qué sea
lo que se aprende —yo tampoco los buscaré si tengo que aprender el número
PIN del nuevo carné de la biblioteca— o de las condiciones en que se aprenda —
si quiero aprender a usar el microondas puede que no me interese entender
cómo funciona y me limite a aprender asociativamente a programarlo.
En suma, aunque todos los organismos construyan su realidad virtual, su
propio nicho de aprendizaje (constructivismo epistemológico), es muy probable
que no lo hagan mediante los mismos procesos psicológicos, siendo unas veces
más asociativos y otros más constructivos. De hecho, aunque las personas
construyamos nuestra propia realidad virtual podemos recurrir a procesos de
diferente naturaleza, tanto asociativos como constructivos en función de las
metas o condiciones de la tarea de aprendizaje (o del laboratorio de psicología
en que entremos). Por tanto, de la asunción de este supuesto epistemológico
constructivista, algo difícilmente discutible y cuyo significado preciso
analizaremos en el Capítulo V en términos de las restricciones que nuestra
estructura corporal impone a nuestra representación del mundo, no se deriva
necesariamente aceptar, que es lo que aquí nos interesa, que todos los procesos
de aprendizaje sean necesariamente constructivos, en el sentido antes reseñado
de ser procesos dirigidos a la búsqueda de relaciones de significado, que van
más allá del cómputo asociativo de contingencias. De hecho, más bien se deriva
lo contrario: si todo acto cognitivo es una construcción, dada la diversidad de la
actividad cognitiva conocida, es preciso asumir que hay formas muy diferentes
de construir o de aprender construyendo (POZO, 1996), entre las cuales cabría la
distinción genérica entre aprendizaje asociativo y constructivo.
Pero si conviene diferenciar entre constructivismo epistemológico y psicológico,
otro tanto debe hacerse cuando pensamos en la pautas de intervención
psicológica derivadas de estos modelos. Aunque todo aprendizaje sea una
construcción, cabe pensar que en algunos casos la forma de promover cambios
puede apoyarse en procesos asociativos, en cambiar las contingencias percibidas
33
entre ciertas acciones y sucesos, mientras que en otros tal vez requiera un
proceso de reconstrucción de la propia identidad del aprendiz, sea en contextos
de intervención clínica, promoviendo un cambio personal radical, o en contextos
instruccionales o laborales, mediante procesos de reestructuración del
conocimiento. Por tanto, al considerar la función que cumplen tanto el
aprendizaje asociativo como el constructivo en el diseño de la intervención
psicológica, del hecho de que ningún aprendizaje sea un reflejo fiel del ambiente,
ya que lo aprendido nunca se corresponde con el ambiente ni puede ser reducido
a sus parámetros físicos, o del hecho de que todo aprendizaje se sustente en
representaciones o aprendizajes previos del organismo, no se infiere que todo
aprendizaje deba ser constructivo en el sentido psicológico. A tal fin puede ser
útil diferenciar entre constructivismo estático y dinámico (POZO, 1989).
La construcción estática implicaría que la actividad cognitiva en cualquier
contexto está restringida por las representaciones activas en ese momento. Este
sentido de la construcción de representaciones es asumible desde cualquier
enfoque teórico en psicología, ya sea en forma de priming, de activación de
conocimientos previos, de construcción situacional de un modelo mental o
incluso de influencia de la historia de refuerzos anterior (POZO, 1996). De hecho,
podríamos decir que la propia idea de aprendizaje carecería de sentido si la
experiencia presente no estuviera de algún modo condicionada o restringida por
la experiencia pasada, si todo aprendizaje no fuera producto de los aprendizajes
anteriores.
En cambio la construcción dinámica de conocimientos, no siempre diferenciada
de la anterior, implicaría asumir el carácter deliberado, explícito o intencional del
proceso de construcción de nuevas representaciones o conocimientos para
afrontar una situación nueva, algo que es dudoso que se proponga la mosca o el
gato, pero es más probable que, al menos en ciertas situaciones, hagamos la
vecina o yo. En este sentido más restringido la construcción dinámica ya no sería
compatible con los modelos asociativos del aprendizaje y requeriría otro tipo de
procesos de naturaleza constructiva, de acuerdo con la Tabla 1.1. Una buena
forma de profundizar en la distinción entre procesos asociativos y constructivos,
y de dar sentido a la diferencia entre construcción estática y dinámica, es recurrir
a una diferenciación más reciente, en parte paralela o complementaria a la
tratada en este apartado, como es la distinción entre procesos de aprendizaje
implícito y explícito, que puede arrojar algo más de luz a nuestra búsqueda de
las formas de aprendizaje específicamente humanas.
Del aprendizaje implícito al aprendizaje explícito
Según vamos viendo, la vieja escisión o disociación entre las formas más
34
simples del aprendizaje, compartidas con otras especies, y las más complejas,
propiamente humanas, ha persistido con el tiempo pero su significado ha ido
evolucionando desde la ya superada —o así debería de ser— oposición entre
enfoques conductuales y cognitivos, a la aún vigente contraposición entre
aprendizaje asociativo y constructivo para llegar a la más reciente división entre
las formas implícitas y explícitas del aprendizaje, que ha cobrado vigencia y
relevancia en las últimas décadas. Tal vez el ejemplo más claro de cómo esta
disociación redefine su significado al tiempo que se recrudece, sea precisamente
la obra de Arthur REBER (1967, 1993), quien acuñara el término aprendizaje
implícito hace ya más de cuarenta años. REBER (1967) se propuso resolver a su
manera la polémica suscitada entre SKINNER (1957) y CHOMSKY (1959) en torno a
la adquisición del lenguaje, uno de los territorios psicológicos en los que el
ambicioso proyecto conductista intentó ingresar, con escaso éxito por cierto. Fiel
a los supuestos de la equipotencialidad y la correspondencia mencionados en
páginas anteriores, SKINNER (1957) había intentado mostrar en Verbal behavior
que el lenguaje no era sino un territorio más del aprendizaje conductual, en nada
diferente de otros tipos de condicionamiento, y que todo lo que se necesitaba
para explicar cómo los niños adquirían el lenguaje eran los mecanismos del
aprendizaje asociativo junto con un ambiente complejo, lingüísticamente
enriquecido (algo que por cierto retomarían muchos investigadores
posteriormente intentando que diferentes primates adquirieran alguna forma de
lenguaje mediante su crianza en ambientes humanos, con resultados
nuevamente más que limitados). CHOMSKY (1959) replicó duramente con su
célebre argumento en favor de la naturaleza generativa del lenguaje: los niños
comprenden y emiten producciones verbales que nunca han escuchado antes, a
las que nunca habían sido expuestos, para lo que necesitan disponer de reglas
para combinar los elementos del lenguaje que no pueden adquirirse por
condicionamiento sino que, según su argumento, deben ser parte de un
dispositivo innato para aprender el lenguaje, de carácter universal y, por tanto,
no dependiente del ambiente.
REBER (1967, 1993), que por su formación estaba interesado en el aprendizaje
asociativo pero ya no conductual, se propuso mediar de forma indirecta en esa
controversia, mostrando cómo esas reglas, que en efecto se requerían para usar
y comprender el lenguaje, podrían ser adquiridas por procesos asociativos pero, y
esta fue su contribución más original, de naturaleza implícita. Para ello diseñó
una tarea de adquisición de gramáticas artificiales, que sigue siendo un
paradigma experimental clásico en los estudios sobre aprendizaje implícito (ver
Capítulo IV), en el que las personas debían memorizar series de letras como
PVPXVPS, PTVPS, TSSXXVPS, PTVPXVV, etc., que cumplían una regla gramatical
en su composición de la que sin embargo no eran informados. Posteriormente se
35
enfrentaban a nuevas series de letras (PTTTPVS, TSS, TTVV, TSSXS, etc.) que
podrían ser ejemplos positivos o no de esa regla, sobre las que debían emitir un
juicio con respecto al cumplimiento o no de la regla. En general, los participantes
eran capaces de hacer esas predicciones con bastante éxito, por encima del azar,
pero lo interesante es que no eran capaces de informar sobre cuál era la regla
que de hecho estaban usando eficazmente para hacer sus predicciones. Habían
aprendido una regla por procesos asociativos, detectando lo que había en común
entre los casos positivos, pero no podían informar de la regla que estaban
usando. Habían adquirido una regla gramatical implícita.
Dejando de lado si la adquisición de reglas gramaticales artificiales mediaba
realmente en la controversia entre SKINNER y CHOMSKY (parecería más bien que
REBER había mostrado cómo pueden aprenderse reglas arbitrarias en la
adquisición de una lengua dada, no cómo se adquiere la capacidad del lenguaje
en sí, de hecho el propio REBER, 1993, se desvincula de esa controversia), REBER
acuñó un concepto que ha tenido un notable eco en los últimos años en toda la
psicología cognitiva, más allá del estudio del aprendizaje en sí. Recordemos que
la psicología cognitiva dominante, basada entonces en la metáfora
computacional, asumía que la mente humana era un dispositivo que se
representaba el mundo, al igual que un ordenador, mediante símbolos explícitos
unidos entre sí por medio de reglas de composición igualmente explícitas. Frente
a ello, REBER (1993) venía a mostrar que el aprendizaje humano se apoyaba en
realidad en la adquisición de representaciones implícitas a las que las personas
no tenían acceso y que, por consiguiente, no podían explicitar, es decir eran
producto del aprendizaje implícito, siguiendo la definición de ANDERSON (1996,
págs 123-124), según la cual son “procesos explícitos aquellos de los que se
puede informar y procesos implícitos aquellos de los que no (se puede
informar)”.
De hecho, la propia idea de que buena parte de la actividad mental, y con ella
el propio aprendizaje, se llevara a cabo de forma implícita o no consciente
chocaba frontalmente con los supuestos de la psicología cognitiva dominante y,
más allá de ella, con toda una tradición cultural que asume que la actividad
mental de los seres humanos, ya desde la definición aristotélica del ser humano
como un animal racional, es esencialmente, consciente, de naturaleza simbólica,
en suma racional y explícita. Como ha mostrado entre otros CLAXTON (2005; ver
también D’ANDRADE, 1995; EVANS, 2010; KAHNEMAN, 2011) en nuestra tradición
cultural neoplatónica, judeocristiana, o más recientemente cartesiana, se asume
“al menos desde el siglo XVIII que las personas poseen algo llamado mente que
es el órgano de la inteligencia…. en el que tienen lugar los estados mentales —en
la bien iluminada oficina de la conciencia— y que cada uno de nosotros somos
esencialmente el ‘ejecutivo jefe’ que ocupa esa oficina…. En este modelo los
36
estados conscientes, especialmente los pensamientos racionales, son la causa de
las acciones” (CLAXTON, 2005, pág. 7). La Figura 1.1 refleja, según EVANS (2010),
el esquema básico de funcionamiento de esa oficina del “ejecutivo jefe” de
nuestra mente en la psicología popular, que como puede verse tiene una notable
similitud con los típicos diagramas de flujo en el procesamiento clásico de
información.
Figura 1.1. Esquema de funcionamiento del “ejecutivo jefe” según EV A N S (2010).
Aunque la existencia de procesos mentales inconscientes tiene una larga
historia en nuestra cultura (desde los dioses del Olimpo griego que con sus
pasiones gobernaban a los humanos hasta los lóbregos sótanos del inconsciente
freudiano), excelentemente analizada por CLAXTON (2005), lo cierto es que tanto
la psicología popular o intuitiva que nos dicta el sentido común, como la propia
investigación filosófica y posteriormente, ya en el siglo XX, psicológica, han
tendido a asumir con ciertas excepciones (y aquí FREUD camina extrañamente de
la mano nada menos que de SKINNER), que nuestra conducta está gobernada por
un Yo consciente, responsable, que controla nuestras acciones, y toma decisiones
de forma racional, que sabe lo que hace y muchas veces por qué lo hace. En un
juicio penal se considera un eximente el no ser responsable, de forma transitoria
o no, de los propios actos, algo que hay que demostrar porque se da por
supuesto que todos —salvo los menores de edad o las personas con algún
trastorno— sabemos lo que hacemos y por tanto somos responsables de ello.
Según la definición de ANDERSON (1996), se asume que podemos informar a los
demás y a nosotros mismos sobre las intenciones que subyacen a nuestras
acciones, que las conocemos. Igualmente la educación se centra sobre todo en
37
proveer a los niños de esas capacidades racionales, simbólicas, que aseguren su
responsabilidad social, a través de un conocimiento matemático, lingüístico,
científico, moral, histórico, etc., de carácter simbólico, analítico, codificado en
lenguajes que permiten informar a los demás y a uno mismo de lo que se sabe.
En general nuestra cultura, y con ella la escuela, desprecia toda forma de
conocimiento no simbólico o explícito como, por ejemplo, el conocimiento
práctico, no simbólico, el saber hacer (actividad física, artística, etc.), que o bien
se considera un subproducto de ese conocimiento formal o simbólico, o se
banaliza. El verdadero conocimiento en nuestra tradición cultural, y con él el
conocimiento escolar y en general académico, es explícito, simbólico y analítico.
Como muy bien sabe todo alumno, en nuestra tradición educativa conocer y
aprender requieren sobre todo saber decir, informar mediante códigos simbólicos.
Por tanto, dado que el aprendizaje implícito se produce cuando el aprendiz no
puede informar de lo que ha aprendido o de cómo lo ha aprendido, y aprendizaje
explícito cuando se puede informar de lo aprendido, en nuestra cultura —tanto
en psicología popular y la científica como en las propias instituciones educativas
— prima sobre todo el aprendizaje explícito. Es cierto que se admite la existencia
de actividad mental implícita, pero se considera más bien algo irrelevante,
accidental o en el peor de los casos algo indeseable o desviado (CLAXTON, 2005),
de forma que el procesamiento implícito, o no consciente, o bien nos exime de
responsabilidad porque nos hace perder nuestra racionalidad y en suma nuestra
humanidad, o bien remite a procesos mentales supuestamente inferiores, ya que
como señala EVANS (2010), nadie pensaría que puede acceder al funcionamiento
de la percepción visual a través de la introspección, como tampoco podría
acceder así al funcionamiento de su sistema hepático.
Sin embargo, en contra de esta tradición cultural y científica, la brecha abierta
por REBER (1993) en la psicología cognitiva —que no hace sino reabrir otras
brechas anteriores en nuestra tradición cultural como las de SCHOPENHAUER o
FREUD— no solo se ha profundizado en los estudios sobre aprendizaje (BERRY,
1997; FRENCH y CLEEREMANS, 2002; STADLER y FRENSCH, 1998) en muy diferentes
ámbitos (ver más adelante el Capítulo IV), sino que se ha ido abriendo cada vez
más en las últimas décadas hasta alcanzar otros muchos ámbitos de la actividad
mental, donde se distingue ya entre el funcionamiento implícito o explícito, sea
en el estudio de la memoria (ERDELYI, 2012; MULLIGAN y BESKEN, 2013; SCHACTER,
1996), de la percepción (ERDELYI, 2004; KIHLSTROM, 2013; MAC LEOD, 1998), de las
actitudes y conductas sociales (BARGH y CHARTRAND, 1999; GAWRONSKI y
BODENHAUSEN, 2006; ULEMAN, SARIBAY y GONZÁLEZ, 2008) o de los propios procesos
de pensamiento, que deberían ser el último bastión de la racionalidad explícita, y
que sin embargo están invadidos también desde hace unos años por la actividad
mental implícita (EVANS, 2010; HOGARTH, 2001). De hecho, son numerosos hoy
38
los autores que defienden una mente humana de naturaleza dual, en la que
convivirían dos sistemas cognitivos, uno implícito, automático, intuitivo, holístico,
y otro de carácter explícito, controlado, reflexivo y analítico. De esta forma la
vieja disociación que venimos revisando en la historia reciente de la Psicología
del Aprendizaje Humano adquiere una nueva dimensión que, con
denominaciones diversas (ver Tabla 1.2), queda atravesada, a nuestros efectos,
por el continuo que va del aprendizaje implícito al explícito a partir de la
definición de REBER (1993, pág. 5), que establece que el aprendizaje implícito es
aquel “que tiene lugar en gran medida con independencia de los intentos
conscientes por aprender y en ausencia de conocimiento explícito sobre lo que se
adquiere”.
Tabla 1.2. Diversos modelos de mente dual, a partir de EVANS (2010)
RE BE R
Implícita
Explícita
EP S TE IN
Experiencial
Racional
CH A IKE N
Heurística
Sistemática
KA H N E M A N
Rápida
Lenta
EV A N S
Heurística
Analítica
SLO M A N
Asociativa
Basada en reglas
Varios autores
Automática
Controlada
HA M M O N D
Intuitiva
Analítica
LIE BE RM A N
Reflejo
Reflexión
NIS BE TT
Holística
Analítica
W ILS O N
Inconsciente
Consciente
De hecho, tras la obra de REBER (1993) y otros muchos desarrollos posteriores
en psicología cognitiva (por ej., KIRSNER y cols., 1998; ROSETTI y REVONSUO,
2000a; UNDERWOOD, 1996), ya no se pone en duda la existencia de una mente
implícita soterrada bajo nuestros procesos conscientes (CLAXTON, 2005). Pero
estos modelos duales van más allá de ese reconocimiento de un mente implícita,
al postular (por ej., EVANS, 2010; KAHNEMAN, 2011) que esas formas implícitas
son, como REBER (1993) defendía, las prioritarias o dominantes en la mente
humana, de tal forma que por defecto, o si se quiere por diseño natural, nuestra
mente actúa y, para nuestros propósitos, aprende preferentemente de forma
implícita, no deliberada en vez de ser, como la tradición cultural y científica
occidental ha supuesto, un sistema esencialmente reflexivo, racional o
consciente. Así, REBER (1993) y otros muchos autores posteriormente (por ej.,
39
CLAXTON, 2005; DIENES y PERNER, 1999; DONALD, 2001; EVANS, 2010; KARMILOFFSMITH, 1992; LINDEN, 2007; MARCUS, 2008; POZO, 2001, 2003; RAMACHANDRAN,
2011), atribuyen al sistema cognitivo implícito una primacía filogenética,
ontogenética y funcional, con respecto al sistema cognitivo explícito o consciente
(ver Tabla 1.3).
Tabla 1.3. Rasgos que avalan la primacía filogenética, ontogenética y funcional del
sistema cognitivo implícito
Sistema Cognitivo Implícito
Primacía
filogenética
Primacía
ontogenética
Primacía
funcional
Sistema Cognitivo Explícito
Compartido con otras especies.
Específicamente humano.
Basado en estructuras cerebrales más antiguas.
Basado en estructuras cerebrales más
recientes.
Naturaleza encarnada.
Naturaleza simbólica.
Desarrollo temprano, ya en los bebés.
Desarrollo más tardío.
Independiente de la instrucción: universalidad dentro
de culturas y entre culturas.
Dependiente de la instrucción y mayor
dependencia cultural.
Rápido, inmediato.
Lento, mediado.
Automático.
Controlado.
Capacidad ilimitada.
Limitación en la memoria de trabajo.
Robusto.
Vulnerable.
Encapsulado, estable, rígido.
Relacionado con otros aprendizajes,
inestable, flexible.
En primer lugar se asume que el sistema de aprendizaje implícito, como parte
de las funciones cognitivas implícitas, es más antiguo filogenéticamente que el
aprendizaje explícito. De hecho estaría constituido por aquellos mecanismos
básicos de aprendizaje asociativo que los conductistas estudiaban en otros
animales y a los que reducían todo el aprendizaje humano. Como veremos en el
Capítulo IV, las funciones de aprendizaje, o de modificación de las propias
acciones en respuesta a cambios en el ambiente externo e interno del organismo,
surgieron muy tempranamente en la evolución y son compartidas por todos los
seres vivos con simetría bilateral que se desplazan con el fin de obtener energía
o alimento, de evitar una amenaza o de lograr reproducir sus genes (MARTÍNEZ y
ARSUAGA, 2002), desde las lombrices o las abejas, a los perros y los humanos,
por lo que tanto los vertebrados como los invertebrados compartirían en lo
esencial esos mecanismos de aprendizaje asociativo, que serían realmente
antiguos en la filogénesis, ya que los vertebrados y los invertebrados se
separaron evolutivamente en el Cámbrico, hace al menos 540 millones de años
40
(PAPINI, 2002). Así que no solo los perros, gatos y palomas que estudiaban los
conductistas, sino caracoles, cucarachas e incluso gusanos comparten con
nosotros mecanismos de aprendizaje asociativo de naturaleza implícita. Por
ejemplo, los mecanismos básicos del condicionamiento del miedo se asientan en
circuitos y sistemas neuronales, como el llamado sistema límbico, que
compartimos con otras muchas especies: “en todos los animales que tienen
amígdala, desde los lagartos hasta las personas, esta estructura parece estar
implicada en esta clase de respuestas defensivas. Esto es extrapolable a los seres
humanos, en los que se ha visto que la actividad funcional de la amígdala se
incrementa durante el condicionamiento del miedo. Es decir, al menos para este
tipo de aprendizaje simple, el cerebro humano parece funcionar igual que el de
una rata” (LEDOUX, 2002b, pág. 131). No en vano Eric KANDEL (2006) recibió el
Premio Nobel de Medicina por sus estudios sobre los mecanismos moleculares
del aprendizaje implícito (habituación, sensibilización y condicionamiento clásico)
en la Aplysia, un caracol marino, y que son nuevamente similares a los que
tienen lugar en nuestro cerebro cuando aprendemos de modo implícito.
Por tanto los procesos de aprendizaje implícito pueden dar cuenta de nuestros
aprendizajes más ancestrales, basados en estructuras cerebrales compartidas con
gran parte del reino animal, muy antiguas y profundas, dado que el cerebro se
construyó evolutivamente de atrás hacia adelante y de abajo hacia arriba (LINDEN,
2007), involucrando lo que EDELMAN y TONONI (2000) denominan los “apéndices
corticales”, que incluirían los ganglios basales, la amígdala o la corteza cingulada
anterior (BAYNES y GAZZANIGA, 2000; HIKOSAKA y cols., 2000; LIEBERMAN, 2000,
2007) (ver Figura 1.2). En cambio los procesos de aprendizaje explícito serían
parte de un “segundo cerebro” (RAMACHANDRAN, 2011) o de una “segunda mente”
construida en un único cerebro (EVANS, 2010), que aunque tal vez no sean
exclusivamente humanos, porque en parte estarían compartidos con algunos
primates, sí serían específicamente humanos, ya que diferenciarían nuestras
capacidades cognitivas y también, para nuestros propósitos, nuestro aprendizaje
del resto del reino animal. Este aprendizaje explícito implicaría la capacidad de
representar las propias representaciones, surgidas de ese aprendizaje implícito
primario, convirtiéndolas en metarrepresentaciones por medio de nuevos
sistemas cerebrales (ver Figura 1.2), pero también del acceso a sistemas
simbólicos de naturaleza cultural que, como veremos en su momento, permiten
recodificar esas experiencias primarias en nuevos significados.
41
Figura 1.2. Algunas de las áreas cerebrales supuestamente vinculadas con la actividad de cada uno de los sistemas
según LIE BE RM A N (2007). Las figuras reflejan una imagen (A) lateral, (B) ventral, y (C) medial del cerebro. Los
ganglios basales y la amígdala son en realidad estructuras subcorticales que se proyectan aquí en la superficie
cortical solo a efectos de facilitar la presentación visual.
Así, por ejemplo, aunque los seres humanos compartamos, según acabamos
de ver, emociones primarias con otras especies, nuestra vida sentimental sería sin
embargo más rica y variada que la de un lagarto, un gato o un caracol, en la
medida en que la explicitación de nuestras emociones permitiría convertirlas en
sentimientos (DAMASIO, 2010), gracias a la acción no solo de esas estructuras
cerebrales evolutivamente más recientes —especialmente, aunque no solo en los
lóbulos frontales (ver Figura 1.2)— sino también de sistemas simbólicos de
representación con una alta carga cultural. Los procesos cognitivos explícitos
serían específicos, aunque no totalmente exclusivos, de la mente humana y por
tanto más sofisticados, pero también más vulnerables (DEHAENE y NACCACHE,
2001; GOLDBERG, 2001; ROSETTI y REVONSUO, 2000a), siendo responsables de
buena parte de las funciones ejecutivas del cerebro. Pero al ser posteriores, tanto
en la historia evolutiva y personal como en la propia actividad cognitiva, serían
también subsidiarios de aquellos procesos implícitos primarios, ya que se
alimentarían de los productos de esos sistemas (representaciones implícitas),
para reconstruirlos o darles nuevos significados al hacerlos explícitos a través de
un nuevo código de carácter simbólico, que permitiría informar a los demás y a
nosotros mismos de esas representaciones primarias, por ejemplo de nuestros
estados emocionales. Por supuesto, otros animales también comunican a sus
congéneres o a otros animales sus estados emocionales de forma implícita,
mediante mecanismos bioquímicos, hormonales o conductuales, pero la
explicitación mediante códigos simbólicos, como veremos en la Tercera Parte del
libro, permite conocer esos estados emocionales, hacerlos explícitos, y en
consecuencia también transformarlos, aprender de otra forma sobre ellos, así
como modificar la expresión intencional de esas emociones, ocultándolas o
exacerbándolas, y de esa forma modificar también los estados emocionales y
representacionales tanto de quien hace explícitas esas representaciones como de
42
quien las recibe.
Este mismo ejemplo nos sirve para destacar otro rasgo diferencial entre ambos
sistemas mentales y de aprendizaje, que hundiría también sus raíces en nuestra
historia evolutiva. Y es que, como veremos en detalle en el Capítulo IV, el
aprendizaje implícito está estrechamente ligado a las entradas somatosensoriales,
a cómo nuestro cuerpo percibe y actúa en el mundo —por ejemplo, las
emociones son respuestas del cuerpo a sucesos relevantes que nos acontecen:
un ruido amenazante, la sonrisa de un bebé—, mientras que el aprendizaje
explícito usa códigos simbólicos de representación —solo así podemos expresar
nuestros sentimientos, hablar o informar de nuestros estados emocionales de
forma intencional. En contra nuevamente de nuestra tradición cultural que asume
la primacía de la mente simbólica sobre el cuerpo (recordemos que según el
Evangelio de San Juan “En el principio ya existía el Verbo”, y solo más tarde “El
Verbo se hizo Carne”), sabemos hoy que en el principio está el cuerpo (POZO,
2003), proporcionándonos información sobre los cambios que se producen en el
mundo externo e interno y asociando esas informaciones mediante procesos de
aprendizaje implícito en representaciones encarnadas o incorporadas (POZO,
2001, 2003), que tienen la marca o las restricciones impuestas por nuestros
sistemas corporales como códigos desde los que representar el mundo
(BARSALOU, 2008; CALVO y GOMILA, 2008; DE VEGA, 2002; DE VEGA, GLENBERG y
GRAESSER, 2008; GIBBS, 2006; GLENBERG, 1997). Y ese cuerpo, fruto de una
historia evolutiva y de una selección natural, constituirá por tanto el sentido o
contenido primario de nuestras representaciones implícitas (DAMASIO, 1994,
2010), que solo por la mediación del aprendizaje explícito podemos reconstruir y
en cierto modo trascender.
Pero el sistema de aprendizaje implícito no solo es más antiguo en la
filogénesis sino que también tiene primacía ontogenética, ya que surgiría antes
en el desarrollo personal que el aprendizaje explícito. Los recién nacidos ya
detectan regularidades en su ambiente de las que sin embargo no son
conscientes (BLAKEMORE y FRITH, 2005; MARCUS, 2003; THELEN y cols., 2001). De
hecho, parece que los bebés son verdaderas máquinas asociativas. Aunque
tienen casi el mismo número de neuronas que un adulto, disponen de más
conexiones neuronales que los adultos. Si el aprendizaje asociativo implícito se
basa en el establecimiento de conexiones neuronales entre las redes que están
activas en un momento dado, los bebés tienden a activar todas esas redes de
forma compulsiva (solo hay que ver a un bebé agitar todo su cuerpo al intentar
alcanzar un objeto o simplemente al asistir a algún suceso excitante, como la
sonrisa de su madre). Parte del desarrollo, del ensamblaje del cerebro (MARCUS,
2003) para cumplir sus funciones mentales de modo más eficiente, consistirá no
solo en establecer conexiones más precisas, sino sobre todo en una “poda
43
sináptica” (eliminar las conexiones no funcionales) y en procesos inhibitorios en
los que sin duda desempeñan una función esencial la explicitación y la actividad
mental consciente, coordinada por los lóbulos frontales, que son los últimos en
desarrollarse en la ontogenia, hasta el punto que su desarrollo no se completa
hasta más allá de los 18-20 años, la edad a la que significativamente en muchos
países se establece la mayoría de edad. La construcción evolutiva de esas
funciones mentales conscientes, incluido el aprendizaje explícito, al igual que
sucede a nivel filogenético, es un proceso dinámico y gradual, que admite
muchos niveles, muchos grises intermedios desde esa actividad implícita inicial, a
la actividad mental plenamente explícita que requiere el uso limitado pero
inequívoco de metarrepresentaciones en torno a los 3-4 años, cuando ya sin
duda los niños son capaces de usar los códigos simbólicos adquiridos —el
lenguaje, pero también gestos, dibujos, marcas, objetos— para re-representarse
su mundo interno y externo.
Junto con esta precocidad del sistema de aprendizaje implícito, que está con
certeza activo ya desde antes del nacimiento, hay otro rasgo que avala la
primacía ontogenética de este sistema, como es su universalidad, que se deriva
de su historia filogenética. Los sistemas de aprendizaje explícito, y los
aprendizajes a que dan lugar, al estar mediados por códigos simbólicos de
naturaleza cultural —no solo por la lengua hablada, sino, como veremos en el
Capítulo VI, por la escritura, la anotación matemática, los relojes, los mapas, las
nuevas tecnologías, etc.— y por tanto al depender de la cultura y de la
educación, admiten una gran variabilidad histórica y cultural. En cambio, el
aprendizaje implícito sería supuestamente independiente de la cultura y de la
instrucción según REBER (1993), por lo que apenas se observarían diferencias
individuales —algo debatido en la actualidad sobre lo que volveremos en el
Capítulo IV— ni tampoco variaría apenas con la edad y el desarrollo cognitivo ya
que, dado su carácter primario, su funcionamiento no dependería de la
adquisición de otras funciones cognitivas posteriores más complejas. Por tanto,
se asume que esos procesos de aprendizaje implícito darían lugar a ciertos
universales cognitivos que caracterizarían, con independencia de la cultura, las
teorías implícitas que mantenemos las personas, ya sea sobre el mundo social,
por ejemplo en la formación de estereotipos (ULEMAN, SARIBAY y GONZÁLEZ, 2008),
o en las concepciones sobre el aprendizaje y la enseñanza (POZO y cols., 2006),
pero también en las teorías implícitas sobre los objetos, en nuestra física intuitiva
(POZO y GÓMEZ CRESPO, 1998, 2005), que se empieza a adquirir ya desde la cuna
(GOPNIK, MELTZOFF y KUHL, 1999; SPELKE, 1994). Esta universalidad del
funcionamiento cognitivo implícito está siendo sin embargo debatida en la
actualidad, ya que la inmensa mayoría de la investigación psicológica se ha
basado en una población muy homogénea —la población occidental y dentro de
44
ella la norteamericana— (ANNETT, 2008), con lo que tal vez la imagen que
tenemos de la mente humana tras más de un siglo de investigación responda
solo al patrón de lo que podríamos llamar la mente occidental alfabetizada (y a
ser posible anglosajona). De hecho, nuevos estudios que están comparando el
funcionamiento cognitivo en diferentes culturas, de los que nos ocuparemos en
el Capítulo VIII, están hallando notables diferencias (HEINRICH, HEINE y
NORENZAYAN, 2010) que deben hacernos relativizar esta imagen de la mente
humana. No es solo que el contenido de algunas de nuestras representaciones o
teorías, tanto explícitas como implícitas, pueda variar culturalmente, sobre todo
en el dominio social, por ejemplo en lo que se refiere a la psicología intuitiva
(NISBETT, 2003) o las concepciones de aprendizaje (LI, 2012) sino que el propio
funcionamiento psicológico subyacente, podría diferir culturalmente, si bien
parece que esas diferencias afectan más a los procesos explícitos que a los
implícitos. Aunque haya dudas razonables sobre la universalidad de los procesos
cognitivos, no hay datos que muestren que el aprendizaje implícito no sea
universal, por lo que el aprendizaje de teorías implícitas, del que nos ocuparemos
en la Segunda Parte del libro, se basaría en los mismos procesos en todas las
culturas. En cambio, los aprendizajes explícitos, al ser fuertemente dependientes
del dominio de esos códigos que median en su construcción, se verían influidos
por la instrucción y la socialización en contextos concretos, por lo que suele
haber más variaciones o diferencias tanto entre las culturas como dentro de ellas.
Pero si el aprendizaje implícito es un sistema primario en la historia evolutiva y
también en el desarrollo personal, para el análisis de los procesos de aprendizaje
humano es aún más importante su primacía funcional, sin duda derivada de las
anteriores. No es solo que esté antes en la historia de nuestra especie y en la
nuestra personal, es que el aprendizaje implícito está antes en cada acto de
aprendizaje. Esta primacía funcional del aprendizaje implícito es una de las ideas
más importantes —al tiempo que más contraintuitivas en nuestro marco cultural
— para comprender el aprendizaje humano, según la cual, siempre que
aprendemos o intentamos aprender algo, nuestro aprendizaje se apoya en los
procesos o resultados del aprendizaje implícito. Por supuesto cuando
aprendemos sin ser conscientes de ello nuestro aprendizaje será en gran medida,
si no completamente, implícito. Pero incluso cuando aprendemos de forma
deliberada o intencional, reflexiva o consciente, lo hacemos siempre a partir de
aprendizajes implícitos previos, de los que sin embargo no somos conscientes.
En este sentido el aprendizaje explícito sería un sistema subsidiario, o parásito
(RAMACHANDRAN, 2011), del sistema implícito primario, en la medida en que se
alimentaría de sus productos sin saber que lo está haciendo, con los riesgos que
ello comporta para su propia racionalidad y para la propia eficacia de nuestros
aprendizajes, sobre todo en nuevos contextos.
45
Y es que para empezar el procesamiento implícito de la información es más
rápido que el explícito. Volviendo al ejemplo de las emociones, se sabe hoy que
hay una doble vía para su procesamiento (LEDOUX, 2002b): la vía inferior o
implícita, que liga los receptores sensoriales que detectan los estímulos o
situaciones amenazantes o gratificantes con los sistemas de reacción corporal
(hormonales, musculares, etc.) a través de la ya mencionada amígdala, y una vía
superior, o explícita, que conecta este sistema con los lóbulos frontales y los
sistemas de control ejecutivo. Pues bien, en una respuesta por ejemplo de
miedo, las reacciones autonómicas del cuerpo por la vía implícita (el aumento de
la tasa cardíaca, la sudoración, etc.) preceden a la representación explícita,
consciente, de la situación. Antes de saber por qué nos sentimos amenazados,
nos sentimos amenazados. De hecho, el sistema explícito se activa ante la
sensación de una situación nueva, no prevista, que necesita de algún modo ser
justificada. El sistema cognitivo implícito está siempre activo, siempre alerta,
mientras que el explícito solo se activa ante las situaciones que rompen con lo
rutinario, con lo habitual (EVANS, 2010). Lo mismo sucede cuando debemos
tomar una decisión, la intuición suele preceder a la reflexión, el pensamiento
intuitivo es rápido, el consciente lento, o si prefiere perezoso (KAHNEMAN, 2011),
de modo que frecuentemente razonamos sobre las intuiciones apresuradas que
nos ha proporcionado el sistema implícito, o si se prefiere más que razonar
racionalizamos las conclusiones que nuestro sistema implícito ha extraído en
forma de estereotipos, prejuicios o preferencias emocionales, lo que sin duda es
muy económico y eficiente para el sistema cognitivo, pero no necesariamente
desde el punto de vista de la racionalidad lógica, y en todo caso contribuye a
consolidar muchos sesgos y prejuicios que quedan así aparentemente justificados
de forma explícita.
Esa rapidez del procesamiento implícito, que siempre llega antes, está ligada a
su carácter automático frente al control consciente o la intencionalidad requeridos
por el procesamiento explícito. Como hemos visto en los ejemplos anteriores, las
representaciones implícitas se disparan solas, mientras que las explícitas
requieren intención. De esta forma el aprendizaje implícito resulta muy
económico desde el punto de vista cognitivo o energético, mientras que el
explícito, además de lento y controlado, requiere esfuerzo y es muy costoso, ya
que consume muchos recursos. Dada la exigencia energética de nuestro cerebro
—que consume o degrada en torno al 20% de la energía que necesita cada día
nuestro organismo, cuando apenas llega al 2% de la masa corporal— es muy
importante conseguir representaciones casi gratis. Mientras que el aprendizaje
explícito, por ejemplo en contextos escolares, requiere que los alumnos estén
motivados, lo que exige una asignación de recursos emocionales y cognitivos
que como saben muchos profesores, y todos los alumnos, es muy difícil de
46
lograr (ALONSO TAPIA, 2005; HUERTAS 1997), al mismo tiempo esos alumnos están
aprendiendo otras muchas cosas de forma implícita, sin apenas consumir
recursos, esfuerzo, y por tanto sin una fuerte inversión motivacional.
Por si esto fuera poco, el sistema cognitivo implícito es aparentemente
ilimitado, ya que en él se ejecutan múltiples actividades mentales en paralelo. En
este momento, mientras lee este texto, su sistema visual está procesando las
marcas negras que aparecen en el papel o en la pantalla, al tiempo que en otras
zonas de su cerebro esas marcas se decodifican como letras, que se procesan
como palabras, y mientras oye de fondo, sin apenas escuchar las notas de una
canción o de un niño que ríe, su mente regula la temperatura corporal y siente
un escalofrío o suda, al tiempo que se rasca la cabeza… En cambio el
procesamiento explícito es serial y puede llegar a agotar todo el espacio, tan
limitado, de su memoria de trabajo. Mientras lee el texto y busca un ejemplo
para ver si ha comprendido bien que quiere decir “ilimitado”, en este contexto no
puede, o al menos no debe, pensar en otra cosa. Hoy sabemos que la llamada
memoria de trabajo es más bien un espacio atencional ligado al procesamiento
explícito de la información: “la memoria de trabajo es un sistema de
almacenamiento temporal bajo control atencional en el que se apoya nuestra
capacidad para el pensamiento complejo” (BADDELEY, 2007, pág. 1). Las
limitaciones de la memoria de trabajo, nuevamente vinculadas a la acción de los
lóbulos frontales, en concreto de su región dorsolateral (por ej., RAMACHANDRAN,
2011), restringirían la actividad mental explícita pero no la implícita.
Toda esta mayor facilidad o eficacia funcional del sistema cognitivo implícito se
refuerza además porque es más robusto que el explícito, que resulta más
vulnerable en su funcionamiento en condiciones adversas (fatiga, falta de
motivación, estrés, presión de tiempo, ejecución de varias tareas simultáneas,
etc.). En esas situaciones tenderemos a resolver las tareas mediante un
procesamiento implícito más que explícito. Como dice KAHNEMAN (2011, pág. 61
de la trad. cast.): “La gente que está cognitivamente ocupada es más probable
que haga elecciones egoístas, use un lenguaje sexista y emita juicios superficiales
en situaciones sociales”. Igualmente los datos obtenidos con pacientes con daños
localizados en la corteza cerebral muestran que estas lesiones que alteran los
aprendizajes explícitos, tienden sin embargo a preservar el aprendizaje implícito
(por ej., SCHACTER, 1996; SQUIRE y FRANBACH, 1990), mostrando que los sistemas
más antiguos y primitivos proporcionan resultados menos sofisticados o
complejos pero más robustos. Es sabido que en el caso de las personas que
sufren algún tipo de amnesia suele haber una pérdida de la memoria explícita
pero no de la implícita, de forma que esas personas no solo pueden recuperar
representaciones o reconocer situaciones que no son capaces de evocar
conscientemente, sino que incluso siguen pudiendo aprender de modo implícito,
47
por ejemplo, adquiriendo nuevas destrezas o habilidades que sin embargo no
saben que las están aprendiendo (SCHACTER, 1996).
Pero además de ser más rápidos y económicos, los aprendizaje implícitos son
también más duraderos, menos vulnerables a nuevos aprendizajes, ya que buena
parte de esos aprendizajes implícitos, al ser automáticos, actúan de forma
encapsulada o modularizada (FODOR, 1983; KARMILOFF-SMITH 1992), por lo que no
son accesibles a otras representaciones, si no es de forma intencional y
esforzada, por procesos explícitos, por lo que al no comunicarse o relacionarse
con otras representaciones, apenas se ven interferidos por futuros aprendizajes,
siendo más estables pero también más rígidos o difíciles de cambiar ante nuevas
demandas. En cambio, la función del aprendizaje explícito es precisamente
relacionar unas representaciones con otras, recodificarlas a través de lenguajes
simbólicos que permitan generar nuevos significados, de tal modo que lo que
aprendemos de modo explícito suele verse afectado o modificado por nuevos
aprendizajes, siendo por tanto menos estables pero también más flexibles o
adaptativos antes nuevas demandas que los aprendizajes implícitos. Con certeza
quien lea este texto con la intención de aprender de él —un aprendizaje explícito
— no lo recordará nunca tal como lo leyó —o al menos ese es mi deseo— sino
filtrado, integrado, relacionado con aprendizajes previos y futuros que le darán
un nuevo significado. De esta forma, lo que hemos aprendido de modo implícito,
o incluso como veremos en el Capítulo VII, lo que hemos aprendido de modo
explícito pero posteriormente hemos “implicitado” o automatizado, se preserva y
puede recuperarse casi intacto mucho tiempo después de haber sido aprendido,
incluso años y décadas después, mientras que lo que aprendemos explícitamente
cambia y evoluciona inevitablemente con nosotros, fluye con nosotros como el
río de Heráclito.
Vemos por tanto que la primacía filogenética, ontogenética y, sobre todo,
funcional del aprendizaje implícito hace que siempre que aprendemos, o que
ayudamos a alguien a aprender mediante una intervención programada, sea
clínica, instruccional o social, debamos partir de sus aprendizajes previos, en gran
medida implícitos, ya que, según hemos visto, el aprendizaje implícito está
siempre antes, con efectos en ocasiones paradójicos. Como señala MARCUS
(2008), la mente humana es una curiosa “superposición progresiva de
tecnologías cognitivas”, ya que más que un diseño de ingeniería programada es
una verdadera “chapuza” (kluge), en la que las tecnologías más nuevas y
sofisticadas (los procesos de aprendizaje explícito en nuestro caso) están
montadas sobre dispositivos arcaicos que surgieron para otras funciones (los
procesos de aprendizaje implícito), de forma que esas tecnologías punta,
novedosas, se apoyan para su funcionamiento en la información dudosamente
fiable que les proporcionan aquellos sistemas más antiguos, algunos de ellos
48
claramente obsoletos, en los que sin embargo confiamos plenamente, porque
desconocemos de hecho que están ahí, filtrándonos la información. Como dice
LINDEN (2007) es como si nuestro elegante reproductor mp3 estuviera montado
sobre un magnetófono de ocho pistas o un viejo gramófono. O sin recurrir a una
metáfora, pensemos en un caso real. Es sabido que en nuestra visión, y en la de
todos los vertebrados, hay un punto ciego, sin visión, debido a que el haz de
fibras nerviosas que transmiten las señales visuales pasa a través de un agujero
que hay en la retina. Como la evolución, como todo buen chapuzas, no tira nada,
lo que ha hecho ha sido inventar un software que compensa el lamentable
diseño del hardware, de tal forma que no nos demos cuenta, no percibamos ese
punto ciego, que sin embargo está ahí (DAWKINS, 2009).
Así, no hay mejor contrargumento, frente a los partidarios del llamado “diseño
inteligente” en la evolución, que comprobar lo poco inteligente que es en realidad
el diseño evolutivo, lleno de parches, soluciones parciales e incompletas, sistemas
redundantes, cuando no contradictorios —como es el caso de estos dos sistemas
mentales que, como veremos, con frecuencia entran en conflicto, se disocian—,
etc. De hecho, en el caso de las funciones mentales y más concretamente del
aprendizaje, esa acumulación de tecnologías superpuestas no siempre consigue
reparar los defectos del diseño original. Como veremos en la Segunda Parte de
este libro, el sistema de aprendizaje implícito cumple unas funciones cognitivas
que no se corresponden ya con las demandas de la nueva sociedad del
aprendizaje. Si como dice PINKER (2002) la mente humana es el mayor vestigio
arqueológico disponible de nuestro pasado como especie, es claro que no fue
seleccionada para resolver los problemas a los que ahora nos enfrentamos, sino
para enfrentar los desafíos de nuestros antepasados, cazadores y recolectores
que vivían en pequeños grupos o tribus, y que debían mantener la cohesión
interna del grupo frente a las amenazas de otros grupos sociales. Aquella mente
ancestral nos gobierna sin nosotros saberlo, ya que de hecho, al menos en
nuestra cultura, se asume la racionalidad y eficacia de la otra mente, que con
frecuencia se limita a racionalizar a posteriori las creencias que le proporciona esa
otra mente implícita, más rápida, económica y silenciosa. Pero posiblemente ese
sistema cognitivo tan antiguo no sirva ya para afrontar los problemas de
alimentación y salud (la tentación del frigorífico o las estanterías del
supermercado llenas de proteínas, glúcidos y carbohidratos empaquetados), o las
relaciones sociales complejas (cuando la tribu se ha disuelto en sociedades
complejas, inestables, multiculturales, de identidades múltiples y contrapuestas),
en las que los conflictos ya no deben resolverse mediante la violencia o la
imposición de la fuerza, sino a través del diálogo y la persuasión, con pautas de
crianza y relaciones de género que buscan también la igualdad y el diálogo, en
vez del dominio de la fuerza como corresponde a una especie con un grado
49
notable de dimorfismo sexual. De hecho, una mente tan ancestral nos provee
incluso de miedos atávicos (la repugnancia ante las cucarachas o los insectos en
general, el miedo a las serpientes, que figura en el frontispicio de nuestra historia
cultural, en la historia de Adán y Eva), que son poco relevantes en nuestro
mundo actual. Menos aún nos permite afrontar nuevos problemas y desafíos
(como el calentamiento global, la desigualdad social y económica, la crisis
energética, el desarrollo insostenible o, de modo más mundano, la toma de
decisiones sobre el propio proyecto de vida, la subordinación de las metas
presentes para invertir en unas metas formativas y de aprendizaje que hagan
más viable el futuro), que suponen en general supeditar las soluciones
inmediatas, rápidas, intuitivas, el aquí y ahora que tan tentadoramente nos
ofrece el sistema cognitivo implícito (esos carbohidratos empaquetados en bolsas
de patatas crujientes, la oportunidad de obtener un premio inmediato en una
lotería, esta magnífica tarde de primavera, etc.) por representaciones y conductas
más complejas (mantener una dieta equilibrada, renunciar a ciertas exigencias
inmediatas del organismo, seguir leyendo este texto a pesar de todo, etc.) que
solo pueden sostenerse en el tiempo desde la reflexión, la explicitación y el
control de la propia acción.
No es extraño, por tanto, que cada vez sea más necesario diseñar nuevos tipos
de software cultural que, por medio de la educación formal e informal, nos
provean de aprendizajes explícitos que inhiban, ajusten o reestructuren esos
agujeros ciegos de nuestro sistema cognitivo, las representaciones que tan
cómodamente, gratis et amore, nos proporcionan esos sistemas ancestrales de
aprendizaje implícito que siguen rigiendo nuestra mente sin saberlo y por tanto
sin que podamos impedirlo. Dado que la gente muchas veces no es capaz de
controlar por sí misma esa máquina asociativa que es el aprendizaje implícito,
que le proporciona soluciones a problemas que ni siquiera se ha llegado a
plantear, pero que con el tiempo en algunos casos generan nuevos problemas de
más difícil solución, cada vez es más necesaria la intervención psicológica para
ayudar a las personas a aprender lo que les demanda esta sociedad, cada día es
más exigente en el ámbito del aprendizaje, como veremos en el Capítulo VIII.
Así, hay mucha gente que no logra aprender eficazmente una segunda lengua,
ya que el aprendizaje implícito nos provee fácilmente de una primera lengua
pero, fuera del período crítico de adquisición del lenguaje, no nos ayuda a
adquirir una segunda lengua; o personas que no pueden dejar de fumar o no
logran controlar sus emociones en ciertas situaciones, quitarse el miedo a hablar
en público, o superar ciertas dependencias afectivas perjudiciales; o que no
logran comprender la termodinámica o la neurociencia cognitiva, o las relaciones
de contingencia; o que se ven incapaces de lograr unas relaciones familiares o de
pareja satisfactorias, por no hablar de los cambios representacionales y
50
cognitivos necesarios para combatir el acoso escolar o laboral, la violencia de
género, el sexismo, el racismo y la intolerancia, el cambio climático o la
desigualdad social. En suma, a pesar de la notable eficacia del sistema de
aprendizaje implícito, o quizás debido a esa propia eficacia, las personas
necesitamos ayuda para adquirir nuevos conocimientos o para lograr cambios
personales que por nosotros mismos no lograríamos, lo que define todo un
ámbito de intervención psicológica, el diseño de espacios sociales para ayudar a
las personas a cambiar y a adquirir nuevos conocimientos, los resultados más
específicos del aprendizaje humano, vinculados a las formas de aprendizaje
explícito que según hemos visto en este capítulo nos definen como especie
cognitiva, por más que sean menos habituales de lo que en nuestra cultura
damos por supuesto.
En el último capítulo del libro, nos ocuparemos de los diferentes modelos de
intervención psicológica en el aprendizaje, pero antes de llegar ahí debemos
comprender mejor no solo la naturaleza, las características y limitaciones de los
sistemas de aprendizaje implícito y explícito, sino sobre todo cómo se pueden
complementar e integrar. Dado que toda intervención psicológica es intencional, y
por tanto en mayor o menor medida explícita, se apoya necesariamente en
procesos explícitos que deben ayudar a las personas a adquirir conocimiento o a
lograr cambios personales cuando sus formas intuitivas de ser y conocer —
producto de su aprendizaje implícito— no son suficientes o adecuadas para
afrontar las demandas de contextos sociales y culturales más complejos, que
requieren otro afrontamiento psicológico al que solo podrán acceder
reconstruyendo su identidad por procesos explícitos. Por tanto hemos de pensar
en la necesidad no ya de diferenciar estas dos formas de aprender, reflejadas en
dos tradiciones psicológicas tan distantes, sino sobre todo de relacionarlas o
integrarlas.
1 A lo largo del libro usaré el masculino gramatical para referirme tanto a mujeres como a hombres, ya
que en un texto tan extenso evitar en nuestra lengua la marca de género supondría un gran esfuerzo no
solo para mí al escribirlo sino también para el lector o la lectora que tengan la paciencia de leerlo.
51
52
CAPÍTULO II
Hacia un sistema complejo e integrado del
aprendizaje humano
Años después, en el diván, me pregunté por qué me gustaban tanto los maniquíes y la única
respuesta que obtuve (de mí mismo, mi psicoanalista era muy silenciosa) era que todos
habíamos sido maniquíes en una época remota, de ahí la fascinación que nos producen. Esto
está en la Biblia. Dios hizo al hombre de barro, es decir, construyó un muñeco. Luego le
introdujo el software, es verdad, pero aquellos minutos o segundos durante los que solo fuimos
muñecos se quedaron grabados en nuestra memoria de reptil.
Juan José MILLÁS: Anticuentos completos
La Decadencia es la pérdida total de la inconsciencia; porque la inconsciencia es el
fundamento de la vida. El corazón si pudiera pensar se pararía.
Fernando PESSOA: Libro del desasosiego
El diálogo entre dos formas distintas de aprender: Del
reduccionismo a la integración
Según hemos visto en el capítulo anterior, en la Psicología del Aprendizaje
Humano habitan dos tradiciones que han vivido durante un siglo claramente
disociadas, o divorciadas. Durante un tiempo esa división se definió teóricamente
en el contraste entre modelos conductuales y modelos cognitivos o mentalistas
pero, como hemos visto también, es una contraposición que ya no se sostiene
teóricamente, sino que se ha reconvertido en dos nuevas oposiciones, entre
aprendizaje asociativo y constructivo, por un lado y, sobre todo, entre
aprendizaje implícito y explícito, por otro, dos fallas que atraviesan todo el
campo de estudio del aprendizaje humano, de forma que las diferentes
investigaciones y propuestas de intervención generadas en estos últimos años, y
también las del pasado, pueden ser situadas, en general con cierta facilidad, a
uno u otro lado de esas fronteras.
Pero, para empezar, ¿se trata realmente de dos fronteras distintas o de una
misma dimensión con dos denominaciones o acentos distintos? ¿Podemos hacer
equivalente aprendizaje asociativo e implícito? ¿Y aprendizaje constructivo y
explícito? Sí y no. Por un lado es bien cierto que según los conciben sus propios
53
teóricos (por ej., REBER, 1993; STADLER y FRENSCH, 1998), el aprendizaje implícito
se apoyaría en los viejos procesos asociativos de la tradición filosófica empirista,
más recientemente estudiados por el conductismo o el conexionismo. En este
sentido podemos afirmar que todo aprendizaje implícito es asociativo. De la
misma forma, los partidarios del aprendizaje constructivo, al sostener que éste
debe apoyarse en la explicitación de los conocimientos previos del aprendiz, la
autorregulación, el metaconocimiento y el diálogo y la reflexión conjunta (ver
BRANSFORD, BROWN y COKING, 2000; POZO, 2008; SAWYER, 2006), están afirmando
que todo aprendizaje constructivo debe ser por naturaleza explícito.
Sin embargo, las ecuaciones asociativo = implícito y constructivo = explícito no
son tan simples. Por un lado, pensando en el desarrollo cognitivo, con frecuencia
los niños construyen estructuras de significado o representaciones cuando aún
carecen de recursos metarrepresentacionales, basados en códigos simbólicos, que
les permitan esa explicitación y diálogo consigo mismos (MARTÍ y RODRÍGUEZ,
2012), si bien se puede argumentar, como veremos en el Capítulo VI cuando nos
ocupemos de la construcción mutua entre las funciones mentales y códigos
representacionales, que existen precursores, como el propio cuerpo o la mímesis,
que permiten una explicitación de algunos de los componentes de la acción en
situaciones o contextos restringidos, que contienen marcas situacionales que
favorecen esa construcción de significados sin necesidad de una plena
explicitación. Pero además de este problema, que nos remite a las complejas
relaciones entre aprendizaje y desarrollo humano, no siempre bien resueltas (por
ej., MARTÍ, 2005), hay otra objeción, más vinculada al propio aprendizaje
humano, contra la reducción de ambas dimensiones a una sola. Y es que si bien
todo aprendizaje implícito es asociativo, no puede afirmarse lo inverso, que todo
aprendizaje asociativo sea implícito, ya que una buena parte de los aprendizajes
explícitos, que llevamos a cabo diariamente de forma deliberada y de los que,
según la definición de ANDERSON (1996), podemos informar, son puramente
asociativos. Aprenderse el PIN de la tarjeta de crédito, la matrícula de nuestro
coche, el nombre de nuestra profesora de alemán, o también aprender a
conducir, a acceder a una base de datos o a hablar alemán como segunda
lengua, se apoyan en gran medida en procesos asociativos que, sin embargo,
son claramente explícitos, puesto que diseñamos actividades para aprenderlos,
repasamos activamente y tenemos un conocimiento, más o menos ajustado, del
grado en que dominamos cada uno de esos aprendizajes. De hecho, como
veremos en el Capítulo VII, los procesos asociativos de automatización y
condensación de la información desempeñan un papel esencial en ciertos
aprendizajes declarativos (de información verbal) y procedimentales (de técnicas
o destrezas), haciendo posible una implicitación de representaciones inicialmente
explícitas (como las instrucciones para cambiar de marcha al conducir, que
54
finalmente se automatizan, o los pasos que hay que dar para acceder a la base
de datos, que nos cuesta trabajo recordar aunque seamos capaces de ejecutarlos
de forma automática). Es más, quien lee esto, si es alumno o lo ha sido
recientemente, no tendrá dificultades en recordar las muchas, seguramente
excesivas, situaciones en que su aprendizaje escolar o académico ha recurrido, de
forma explícita o deliberada, a procesos asociativos o repetitivos en los que
aprender consistía en hacer una copia lo más exacta posible de listas o retahílas
de datos sin apenas significado (afluentes, vías neurales ascendentes y
descendentes, pesos atómicos, obras de autores jamás leídos, etc.), un signo de
hasta qué punto nuestras culturas educativas siguen atrapadas en formas de
aprender ancestrales, poco acordes con las nuevas demandas de aprendizaje de
la sociedad actual (POZO y cols., 2006), algo sobre lo que también volveremos en
su momento, al analizar los procesos de aprendizaje explícito.
Aceptando por consiguiente que esas dos dimensiones (asociativo/constructivo
e implícito/explícito) no son del todo independientes pero tampoco equivalentes,
podemos identificar un sistema de aprendizaje implícito, de naturaleza asociativa,
que sería, según vimos en el capítulo anterior, primario con respecto al sistema
de aprendizaje explícito y constructivo, hasta el punto de que buena parte de los
aprendizajes explícitos seguirían siendo asociativos. Esta idea de un doble
sistema de aprendizaje, hoy crecientemente aceptada, cuenta sin embargo, en la
historia de la psicología del aprendizaje y más en general en nuestra cultura, con
numerosos detractores, que han intentado mostrar, desde trincheras bien
distintas, que todo el aprendizaje podía ser reducido a una de esas dos formas
principales de aprender.
Desde los tiempos de la controversia entre enfoques conductuales y cognitivos
se viene negando, desde ambos lados de la frontera, la relevancia de la otra
forma de aprender. Si como veíamos en el capítulos anterior, SKINNER (1953)
negaba contundentemente toda actividad mental y con ella todo aprendizaje más
allá de la asociación, practicando un reduccionismo conductual, otro tanto hacía
PIAGET (1970) cuando ejercía un reduccionismo inverso, cognitivo o constructivo,
al negar cualquier valor explicativo al aprendizaje asociativo, o “aprendizaje en
sentido estricto” en su terminología, porque “para presentar una noción
adecuada del aprendizaje, primero hay que explicar cómo procede el sujeto para
construir e inventar, no simplemente cómo repite y copia”. PIAGET (1970, pág. 27
de la trad. cast.). Pero aún hoy perviven estas tendencias reduccionistas, como
reflejan las dos culturas de investigación sobre el aprendizaje mencionadas al
comienzo de este libro, que si bien no hacen explícita esa negación, se ignoran
mutuamente y son capaces de elaborar una “ciencia del aprendizaje” sin tener en
cuenta en absoluto la otra perspectiva, la otra forma de aprender.
De hecho, en el marco de esas dos dimensiones que atraviesan, según hemos
55
visto, el aprendizaje humano, hay dos formas de negar esta naturaleza dual. Por
un lado está aquella idea del “ejecutivo jefe” asumida en los modelos clásicos de
procesamiento de información. Es cierto que los argumentos presentados en el
capítulo anterior han contribuido notablemente al descrédito académico del
modelo del “ejecutivo jefe”, ya que es muy difícil negar hoy la importancia de las
formas inferiores del aprendizaje humano, hasta el punto de que la propia
eficacia causal de esa mente explícita es muy dudosa a partir de trabajos como
los célebres estudios de LIBET (1996) en los que mostraba que la conciencia de
un acto simple, como apretar un botón, tiene lugar medio segundo más tarde
que la propia acción. Este hecho ha sido replicado recientemente en estudios
mediante resonancia magnética funcional (RMF) en la que los investigadores
podían observar en el registro de la actividad neuronal del participante la decisión
que iba a adoptar hasta siete segundos antes de que este fuera consciente de
ella (SOON y cols., 2008). Pero si el “ejecutivo jefe” es poco respetado hoy en el
mundo académico, no sucede lo mismo en la psicología popular que, en su
representación de cómo las propias personas aprendemos y nos comportamos,
sigue identificando el yo con la mente consciente, con ese “ejecutivo jefe”
supuestamente dedicado a las formas más complejas o explícitas de aprendizaje
(CLAXTON, 2005; KAHNEMAN, 2011). Por ello, una intervención psicológica para
promover la adquisición de conocimiento y el cambio personal va a requerir
también, como veremos en el Capítulo VII, cambiar algunas de estas creencias, si
asumimos, a partir del capítulo anterior, que cualquier modelo eficaz de análisis e
intervención en el aprendizaje humano debe partir de la primacía del aprendizaje
implícito.
Pero si el reduccionismo “por arriba” es insostenible hoy en Psicología del
Aprendizaje Humano, ha surgido un nuevo reduccionismo “por abajo”, que tiende
a negar una vez más la relevancia de las formas más complejas de aprender.
Ante la crisis del “ejecutivo jefe” ha surgido el modelo del “zombie psicológico”
(PLACE, 2000), un autómata que habita en nosotros y que no necesita de
ninguna actividad reflexiva, consciente, para aprender o para realizar su actividad
mental cotidiana, de tal forma que el segundo sistema, el explícito o consciente,
sería un epifenómeno, algo sin valor causal, que apenas serviría para que
tomemos conciencia a posteriori de lo que ya hemos aprendido sin saberlo, o
incluso para fabular o contarnos historias sobre nuestra conducta, cuyo
verdadero cauce, sin embargo, transcurre por ríos subterráneos que nos son del
todo desconocidos. O como dijera Thomas HUXLEY en su feliz metáfora de la
conciencia como el silbido de una locomotora: “la conciencia no parece estar
relacionada con el mecanismo del cuerpo más que como un producto secundario
de su funcionamiento, y no parece que tenga más poder para modificar su
funcionamiento de la influencia que tiene el silbido de vapor sobre la maquinaria
56
de una locomotora” (HUXLEY, 1901, pág. 241).
De hecho, esta es la posición mantenida por REBER (1993) sobre la naturaleza
y funciones del aprendizaje explícito, en la que le han seguido otros muchos
autores en este ámbito, como veremos en el próximo capítulo. Con unas pocas
excepciones (por ej., CLEEREMANS y JIMÉNEZ, 2002; DIENES y PERNER, 1999, 2002),
para estas teorías el aprendizaje explícito se basaría en los mismos procesos
asociativos que el aprendizaje implícito, pero hechos conscientes, con lo que su
aportación sería irrelevante: “no hay razón para asumir que los sistemas implícito
y explícito sean funcionalmente distintos” (REBER, 1993, pág. 50). La diferencia
entre el aprendizaje humano y el de otras especies sería únicamente de grado,
no cualitativa: “no hay necesidad de introducir ningún mecanismo diferente para
la adquisición cuando nos fijamos en los principios fundamentales del
aprendizaje a lo largo de toda la escala filogenética. Las capacidades de los
humanos, sin duda más sofisticadas en comparación con especies más primitivas,
se explicarían en función de la capacidad para codificar covariaciones con
contingencias menores y más complejas y con propiedades estadísticas
predictivas más débiles” (REBER, 1993, pág. 105).
Por tanto, para REBER (1993) y para otros estudiosos del aprendizaje implícito,
no habría en realidad dos sistemas de aprendizaje funcionalmente distintos, sino
un único sistema que podría utilizarse de forma implícita o explícita. Explicitar no
sería sino encender la luz en la habitación oscura de la mente, nada cambiaría en
su funcionamiento, salvo que ahora, para bien o para mal, veríamos lo que hay
ahí. Las diferencias entre el aprendizaje humano y el de otras especies serían
similares a la que hay entre iPhone 4 y un iPhone 5: aumenta la velocidad de
procesamiento, el tamaño de la pantalla, se mejora la conectividad y en general
las prestaciones, y con ellas sin duda los programas que pueden correr en el
sistema —que de paso hacen parecer obsoleto el dispositivo anterior— pero se
trata básicamente del mismo dispositivo de procesamiento, únicamente
aumentado o actualizado. Nos encontramos una vez más con los principios
clásicos del conductismo, antes visitados: la equipotencialidad (todo se aprende
igual) y la correspondencia (el resultado del aprendizaje es una copia de la
estructura del mundo), aunque éste último matizado, ya que el “conocimiento
tácito” adquirido implícitamente “es un isomorfismo parcial, razonablemente
verídico de las pautas estructurales de invarianzas relacionales que muestra el
ambiente” (REBER, 1993, pág. 64). De hecho, como veremos en el próximo
capítulo, en muchos estudios de aprendizaje implícito la introducción de
instrucciones explícitas, lejos de facilitar el aprendizaje, lo retrasa o dificulta.
Aunque en el mejor de los casos pueda servir para orientar la atención sobre las
regularidades más relevantes del ambiente, no produce un cambio cualitativo en
los procesos de aprendizaje. La diferencia entre el aprendizaje implícito y el
57
explícito estaría solo en el acceso, consciente o no, a los productos del
aprendizaje, en que se asignara atención o recursos cognitivos a esos resultados,
pero no en la naturaleza cognitiva del propio proceso de aprender.
En cambio desde otras perspectivas, que se analizan en detalle en el Capítulo
VII, esa explicitación implicará nuevas formas de aprender, y en general de
representar el mundo. Si admitimos el carácter primordial de los procesos
implícitos, basados en gran medida en estructuras subcorticales, la rerepresentación (o metarreprentación) de esos productos implícitos en las
estructuras corticales superiores transforma esa información primordial, de gran
contenido corporal, en nuevas formas de representación, ya que como señala
DAMASIO (2010), esas estructuras superiores, ligadas al procesamiento explícito,
no son meras “estaciones de repetición” de la información, sino que generan
mapas cualitativamente diferentes, gracias en parte a la mediación de sistemas
culturales de representación que generan una mente extendida o ampliada
(CLARK, 1997, 2011; WILSON, 2000), que permitirá no solo incrementar la potencia
cognitiva de la mente humana sino generar nuevas formas de representar y
conocer, en suma de aprender, cualitativamente distintas. De esta forma, el
aprendizaje explícito tomaría como materia prima los productos del aprendizaje
implícito, pero implicaría un proceso de reconstrucción de los mismos en
diferentes grados o niveles de explicitación y resignificación (DIENES y PERNER,
1999; KARMILOFF-SMITH, 1992; POZO, 2001, 2003), de los que nos ocuparemos en
el Capítulo VII.
Finalmente, como señala EVANS (2010; también KAHNEMAN, 2011) cualquier
forma de reduccionismo, por arriba o por abajo, es hoy insostenible ante la
avalancha de datos empíricos que muestran esa dualidad de sistemas de
percepción, memoria, representación social, pensamiento y, finalmente,
aprendizaje, en la mente humana. Ni los enfoques asociativos/implícitos ni los
constructivos/explícitos pueden, por si mismos, explicar todo lo que hoy
sabemos sobre el aprendizaje humano. Están condenados a coexistir. Tal vez por
eso, ante esta evidencia masiva de datos que muestran que las personas a veces
aprendemos de forma implícita, detectando las regularidades que suceden en
nuestro entorno interno y externo, y a veces aprendemos de forma explícita y
deliberada, reconstruyendo en diverso grado nuestras acciones y
representaciones con el fin de generar nuevos conocimientos o de cambiar
nuestras formas personales de ser o estar, esas dos tradiciones mencionadas
adoptan esa forma de reduccionismo débil o pasivo que consiste en ignorarse
mutuamente y asumir que la persona aprenderá de una u otra forma
dependiendo del laboratorio de psicología en el que se le invite a aprender, eso
sí, sin preocuparse de lo que sucede en otros laboratorios o en otros contextos
de aprendizaje alejados de los propios.
58
Pero lo cierto es que en la vida real, que es y será siempre más amplia y
diversa que los laboratorios y las teorías psicológicas, ambas formas de aprender
no solo coexisten en la mente humana, sino que viven en continuo diálogo e
interacción, por lo que están condenadas a relacionarse. De la misma forma que
el sistema respiratorio y el sistema circulatorio constituyen dos sistemas que
pueden analizarse por separado, pero finalmente forman parte de un mismo
cuerpo y solo pueden entenderse como parte de ese sistema complejo y
coordinado que es el organismo, al servicio de cuya supervivencia están, estos
dos sistemas cognitivos, y más concretamente el aprendizaje implícito y explícito,
están interactuando continuamente, y solo pueden entenderse como parte de un
sistema complejo que integre ambas formas de aprender.
En realidad, por más que en la investigación psicológica puedan disociarse, en
los escenarios de aprendizaje real es difícil encontrar situaciones de aprendizaje
implícito que no tengan un componente explícito, y a la inversa. Según hemos
visto, dado el carácter primario del aprendizaje implícito, toda situación de
aprendizaje explícito se apoya en representaciones inicialmente implícitas.
Simplemente leer este párrafo, o comprender los argumentos desplegados en
una conferencia, requiere activar numerosas representaciones implícitas, desde
los complejos procesos de naturaleza implícita que nos permiten decodificar una
cadena de signos o de sonidos en una serie de enunciados lingüísticos, o la
interpretación de las expresiones faciales y gestuales del conferenciante, a
atribuir significado en ese contexto a términos —inteligencia, energía, población,
representación— cuyo significado intuimos en el marco de nuestras teorías
implícitas más que comprenderlos con la precisión necesaria para dar una
definición explícita de ellos. Si alguien nos dice de un alumno suyo que es poco
inteligente, más que recurrir a un conocimiento explícito sobre lo que es la
inteligencia, asumimos que se trata de un alumno con bajo rendimiento y escasa
capacidad de razonamiento abstracto, un estereotipo adquirido mediante
procesos de aprendizaje implícito, que en ese caso conformaría nuestra teoría
implícita sobre la inteligencia. Dado el carácter primario del aprendizaje implícito,
todos nuestros aprendizajes se alimentan de representaciones implícitas, o como
dice MARCUS (2008) de creencias que damos por supuestas sin muchas veces
haber pensado explícitamente en ellas, ya que por naturaleza el sistema implícito
es crédulo, no duda de lo que se le presenta como obvio.
Pero a la inversa también, toda situación de aprendizaje implícito tiene
componentes o niveles de aprendizaje explícito. Imaginemos que vamos a cruzar
la calle y vemos venir un coche. En décimas de segundo tomamos la decisión de
si nos da tiempo a cruzar, utilizando para ello nuestra física intuitiva, producto del
aprendizaje implícito, que realiza cómputos sumamente complejos de los que
desde luego no podríamos informar. Sin embargo sí podemos decir a quien nos
59
acompaña “cruza, que nos da tiempo” o al contrario “espera, que viene un
coche”, dado que podemos acceder de modo explícito a los resultados de ese
procesamiento. Igualmente en una situación social en la que actuamos a partir
de un estereotipo, producto del aprendizaje implícito, por ejemplo sobre la
inteligencia relativa de un alumno, podemos explicitar algunas de nuestras
expectativas sobre ese alumno, aunque no podríamos explicar muy bien en qué
basamos dichas expectativas o, si lo hiciéramos, nos limitaríamos probablemente
a racionalizar o justificar esa creencia, fruto del aprendizaje implícito, más que a
razonar realmente sobre la naturaleza de la inteligencia humana.
Por tanto, podríamos decir que en toda situación de aprendizaje están
actuando ambos sistemas de aprendizaje, de forma que mientras unos
componentes de la misma son explícitos, otros ocurren a un nivel implícito. Así
por ejemplo, si descomponemos el aprendizaje en diferentes dimensiones,
diferenciando por ejemplo (POZO, 2008) entre los resultados (lo que se aprende),
los procesos psicológicos (mediante los que se aprende) y las condiciones (las
variables de la práctica que afectan a ese aprendizaje), sabemos hoy que el
componente más fácil de explicitar suelen ser los resultados o contenidos del
aprendizaje, que en el caso del aprendizaje implícito, como vemos, se nos
presentan en forma de creencias de las que en principio no dudamos, a no ser
que activemos otros procesos de aprendizaje explícito. Los más difíciles de
explicitar serían precisamente esos procesos, la actividad mental que nos lleva a
esos resultados (especialmente en el caso de los llamados procesos inferiores,
como la percepción o la atención, que se apoyan en un procesamiento muy
complejo, inaccesible a la explicitación si no está mediado por el conocimiento de
teorías psicológicas), pero también en los superiores, como el razonamiento, el
lenguaje o el aprendizaje, sobre cuyo funcionamiento nuestras teorías implícitas
son claramente sesgadas e insuficientes (POZO y cols., 2006). Y en un lugar
intermedio se hallarían las condiciones de la práctica, sobre las cuales en
ocasiones podemos informar, en la medida en que ciertos rasgos de la situación
atraigan nuestra atención, pero cuya influencia en nuestra conducta ignoramos
casi por completo (si no fuera así, como señala EVANS, 2010, la psicología
experimental no sería posible ya que los participantes se apercibirían de las
manipulaciones experimentales a las que son sometidos).
Por tanto, en una situación de aprendizaje unos componentes pueden ser
explícitos mientras que otros no, por lo que más que considerar el aprendizaje
implícito y explícito como una dicotomía, parece conveniente verlo como una
dimensión de explicitación creciente, no solo por los componentes que están
explícitos sino también, como veremos en el Capítulo VII, por el nivel de
explicitación que alcanzan esos componentes. Así, podemos llegar a explicitar
que para aprenderse una de esas letanías que tanto nos ocuparan en el
60
aprendizaje escolar —como las obras de un determinado autor, casualmente
siempre prolífico, como Lope de Vega— conviene repasarlas un determinado
número de veces, pero no ser conscientes de cómo influye el intervalo entre
sesiones de repaso en el recuerdo posterior. O tal vez podamos explicar a alguien
que para hacer un té con hielo, conviene dejar que se haga la infusión antes de
verterla sobre el vaso con hielo pero no ser capaces de explicar por qué debemos
hacerlo así.
En suma, más allá de lo que crean o argumenten la mayor parte de las teorías
psicológicas, ensimismadas como están en sus propias tareas de laboratorio y,
mucho me temo, en el impacto académico de las mismas, el aprendizaje
implícito/asociativo y explícito/constructivo están en continua interacción, por lo
que si quiere dar cuenta de esa relación cualquier teoría psicológica del
aprendizaje humano debe evitar el reduccionismo, pero también la simple
yuxtaposición entre esas formas de aprender. Igualmente cualquier intervención
psicológica en el aprendizaje, sea clínica, social o instruccional, debe apoyarse
también en esa relación, no limitándose a yuxtaponer esas formas de aprender
de modo ecléctico o pragmático (hablando vagamente de un “enfoque cognitivoconductual”, en vez de detallar los componentes asociativos y constructivos de la
intervención y las metas específicas para las que sirven).
De hecho, ambas formas de aprender no solo coexisten sino que cumplen
funciones diferenciadas. En contra de lo que planteara REBER (1993) y otros
autores, que sostienen que un sistema cognitivo dual sería poco económico ya
que habría una redundancia innecesaria, que conduciría a solapamientos y
errores, lo cierto es que el cerebro y la mente humanas están dotados de
múltiples sistemas para hacer aparentemente la misma tarea pero con funciones
no solo diferentes sino complementarias, un redundancia de sistemas que los
diseños tecnológicos —por ejemplo, los sistemas de control de un avión— han
aprendido de hecho de la selección natural. El ejemplo más claro es el de la
visión. Si nosotros miramos ahora a la pantalla del ordenador o a las ramas de
aquel árbol, que se mecen con el viento, tendemos a creer que el procesamiento
visual es único, porque vemos la pantalla o las ramas del árbol como un todo
integrado, pero lo cierto es que se compone de múltiples subsistemas
especializados (en la localización de los objetos en el espacio, el tamaño, el
movimiento, la profundidad, el color, etc.), que lejos de ser redundantes permiten
una visión integrada del objeto (que por supuesto no es una imagen real del
mismo, sino el mapa que nuestra mente logra construir de él gracias a esos
subsistemas; recordemos, nuestro gato o nuestra vecina, tal vez daltónica,
pueden tener una imagen distinta de ese objeto).
Lo mismo sucede con el aprendizaje. Disponemos de al menos dos sistemas
distintos que cumplen funciones cognitivas diferentes. Así, en términos generales
61
el sistema de aprendizaje implícito está especializado en procesar situaciones
habituales, rutinarias, simples ejercicios, está centrado en detectar los rasgos
comunes a las mismas, las regularidades y está orientado esencialmente hacia el
éxito, hacia el cumplimiento de las expectativas del sistema cognitivo.
Continuamente y de forma masiva, gracias al escaso costo cognitivo de su
actividad, estamos procesando en paralelo múltiples informaciones, detectando
qué sucesos o acciones covarían con cuáles otras y aprendiendo a reproducir o
repetir aquellas secuencias que conducen al éxito. Podríamos decir, usando la
terminología de KIRSH y MAGLIO (1994), que el aprendizaje implícito tiene metas
pragmáticas, se trata de tener éxito predictivo y en el control de sucesos, aunque
no se sepa por qué. En cambio, el aprendizaje explícito se activa cuando nos
encontramos con situaciones novedosas, que violan nuestras expectativas, que
resultan en algún sentido nuevas, constituyendo un problema ante el que
necesitamos por tanto modificar nuestras expectativas para evitar nuevos
fracasos o errores en el futuro. De esta forma, el motor del aprendizaje
explícito/constructivo es el error o el fracaso, que nos induce a hacer explícitas
nuestras representaciones e intentar modificarlas para dar cuenta de esas
situaciones problemáticas o novedosas. En contraste con el sistema de
aprendizaje más primario, el aprendizaje explícito se regiría por metas
epistémicas, que nos llevarían a representarnos nuestras expectativas en un
nuevo nivel representacional mediado por un nuevo código o formato, en forma
de metarrepresentaciones, e intentar comprender en mayor o menor medida —o
con diferente nivel de explicitación— las razones de ese conflicto entre lo que
esperamos y lo que ha sucedido y en consecuencia a intentar modificar, o no, en
algún grado nuestras representaciones previas.
Dicho de otra manera, el aprendizaje implícito nos proporciona respuestas o
representaciones sin necesidad de hacernos preguntas (sobre cómo se
comportan las personas, cómo devolver la pelota cuando jugamos al tenis, cómo
acceder a una base de datos, etc.,) ya que la mente intuitiva no duda (EVANS,
2010; KAHNEMAN, 2011), mientras que el aprendizaje explícito nos llevaría a
hacernos preguntas sobre el conflicto entre nuestras expectativas y lo sucedido
(¿por qué no me saluda Íñigo?, o al contrario ¿por qué me saluda hoy Íñigo?,
¿por qué me pongo nervioso cuando me mira Edurne?, ¿por qué fallo tanto con
el revés?, ¿por qué no logro acceder a la base de datos?), que requerirían una
explicitación más o menos profunda de nuestras creencias, convertidas ya, como
veremos en los Capítulos VI y VII, en verdadero conocimiento. Por consiguiente,
vemos que el aprendizaje implícito actúa continuamente, de forma defectiva, al
ser más económico, rápido y automático (primacía funcional), y solo cuando éste
falla o no satisface nuestras metas pragmáticas (predecir y controlar lo que va a
suceder) se activarían los procesos más costosos, lentos y controlados del
62
aprendizaje explícito. Mientras el aprendizaje implícito nos ayuda a tener éxito a
bajo costo (meta pragmática), el explícito nos ayuda a comprender de forma
costosa (meta epistémica), y por tanto normalmente solo se activa cuando la
situación, por su relevancia para nosotros lo requiere, al haber un desacuerdo
entre nuestras representaciones previas o internas (expectativas) y las
representaciones externas del suceso (lo observado).
Como señala RAMACHANDRAN (2011), la mente aborrece en general las
incongruencias y por tanto dedica los recursos cognitivos necesarios a reducirlas
o minimizarlas, pero solo cuando la situación sea lo suficientemente relevante, o
si se prefiere cuando tenga suficiente contenido emocional. RAMACHANDRAN (2011)
pone como ejemplo de que esas incongruencias duelen, el conocido caso del
miembro fantasma, en el que una persona que ha perdido un brazo o una pierna
sigue sintiendo el miembro perdido asociado a sensaciones desagradables, de
dolor, en ocasiones bastante intenso y continuo, debido a que siguen estando
activas las zonas y redes neuronales vinculadas a esa parte del cuerpo amputada.
Una de las terapias ideadas por RAMACHANDRAN (2011) para aliviar el dolor del
miembro fantasma es engañar a la mente implícita mediante un truco que
elimine la incongruencia entre la percepción visual y la sensación propioceptiva
del miembro fantasma, consistente en proporcionar, mediante un espejo, una
representación ilusoria de ese miembro fantasma, que no solo parece moverse,
sino que hace que la persona sienta y perciba su movimiento (ver Figura 2.1).
Figura 2.1. El dispositivo del espejo para “animar” el brazo fantasma. El paciente coloca su brazo izquierdo paralizado
y dolorido detrás del espejo y su mano derecha intacta delante de él. Mirando a la parte derecha del espejo, ve el
reflejo de su mano derecha y tiene la ilusión de que el fantasma ha resucitado. Moviendo la mano real (la derecha)
hace que el fantasma (la mano izquierda) parezca moverse y, de hecho, siente que se está moviendo, a veces es
la primera vez en años que esto sucede. En muchos pacientes este ejercicio alivia los calambres y dolores que
normalmente sienten en el miembro fantasma. Tomado de RA M A C H A N DRA N (2011).
Al igual que RAMACHANDRAN (2011) ha ideado el truco del espejo para engañar a
la mente implícita y así aliviar el dolor del miembro fantasma, reduciendo el
63
conflicto o incongruencia entre lo que se ve y lo que se siente, parece que la
mente explícita utiliza también diversos trucos, juegos de espejos, para “aliviar”
los conflictos que se producen entre las representaciones explícitas e implícitas.
De hecho, tanto el propio RAMACHANDRAN (2011) como otros autores (por ej.,
CLAXTON, 2005; EVANS, 2010; PIATELLI-PALMARINI, 1993; TRIVERS, 2011) han
analizado las múltiples formas en que nuestra mente consciente nos engaña, por
medio de racionalizaciones, fabulaciones, proyecciones, negaciones, etc. —en
realidad toda la panoplia de mecanismos freudianos de racionalización— para
convencernos de que en realidad no ha habido tal conflicto entre expectativas y
sucesos y por tanto no es necesario cambiar nuestras representaciones, aprender
algo nuevo. Diversos estudios (por ej., GAZZANIGA, 1985; RAMACHANDRAN, 2011)
muestran que es el hemisferio izquierdo, incluso cuando no tiene acceso a las
representaciones implícitas que dan origen al conflicto —como en el caso de las
personas con el cuerpo calloso escindido, que no tienen por tanto conexión
interhemisférica— el que genera, con su capacidad lingüística y en suma
narrativa, esas fabulaciones o historias cuya función esencial es justificar a
posteriori, racionalizar, decisiones adoptadas por nuestra mente implícita con el
fin de reducir ese desequilibrio, por ejemplo, entre lo que esperamos y lo que
sucede (¿por qué no me ha llamado Edurne?, ¿por qué fallo tanto con el revés?),
o entre lo que decimos y lo que hacemos (¿por qué no he llamado a Íñigo
aunque prometí hacerlo?, ¿por qué he ido al cine en lugar de leer el capítulo que
debía leer?). Como veremos en el Capítulo VI, estas justificaciones de la mente
explícita se basan ya en un sistema de representación simbólico, de carácter
cultural, usualmente narrativas en formato lingüístico, que constituyen
posiblemente el código base natural de la mente explícita, que es adicta a contar
y a que le cuenten historias, ya que posiblemente esa mente explícita y los
formatos narrativos del lenguaje oral evolucionaron conjuntamente (DONALD,
1991, 2001).
Pero la función primordial de esa mente explícita, con sus negaciones,
narrativas, racionalizaciones, justificaciones, parece ser más preservar el statu
quo representacional de la mente implícita que cambiarlo. Tanto en el ámbito del
cambio personal, como en el aprendizaje social o en la adquisición de
conocimiento, la primera reacción de la mente explícita ante los conflictos suele
ser negarlos, o racionalizarlos, con el fin de preservar las representaciones
previas. Solo cuando los conflictos se acumulan y no pueden seguir siendo
negados comienzan a aparecer otras respuestas más complejas (por ej., CHINN y
BREWER, 1998, 2001; PIAGET, 1975; POZO, 1987). Por ejemplo, CHINN y BREWER
(1998, 2001) encuentran ocho niveles de respuesta o explicitación cuando las
representaciones se confrontan con “datos anómalos” que implicarían un
gradiente de explicitación hacia el cambio cognitivo. Mientras que las primeras
64
respuestas preservarían las representaciones implícitas sin ponerlas en duda, al
ignorar, rechazar o excluir la situación anómala, solo en las últimas respuestas,
más complejas y con mayor nivel de explicitación, se producen verdaderos
cambios cognitivos, es decir, verdadero aprendizaje (ver Tabla 2.1).
Tabla 2.1. Taxonomía de posibles respuestas de una persona frente a datos anómalos
propuesta por CHINN y BREWER (1998) como un gradiente de explicitación y por tanto de
cambio
1.
2.
3.
4.
Ignorar la existencia de los datos anómalos (no los detecta como anómalos).
Rechazar los datos anómalos (los detecta como anómalos, pero no los considera válidos).
Dudar de su pertinencia (no termina de decidirse sobre su validez, y deja pendiente la cuestión).
Excluirlos del dominio de aplicación de la teoría (los considera válidos, pero no pertinentes para poner en duda
la teoría).
5. Suspender el juicio (los acepta como válidos y potencialmente contradictorios con la teoría, pero adopta una
postura conservadora en la cual reclama mayor tranquilidad para pensar en la cuestión).
6. Reinterpretar los datos (considerar que los datos son válidos, pero brindar una explicación que permite
argumentar en favor de que lo que parece un dato anómalo es en realidad potencialmente predecible por la
teoría, quizás mediante una explicación ad hoc).
7. Cambiar parcialmente la teoría (implica aceptar la validez, pero modificar algún aspecto periférico de la teoría de
modo que explique el dato o evite la contradicción).
8. Cambiar completamente la teoría (implica el abandono de la teoría original y la sustitución por una nueva
teoría).
Incluso cuando esas anomalías se acumulan y ya es imposible negarlas, por
ejemplo cuando lo que pensamos explícitamente y lo que hacemos de forma
implícita entran en conflicto manifiesto (“¿por qué sigo fumando si sé que me
hace daño?”), es sabido que la respuesta ante la disonancia cognitiva (FESTINGER,
1975) suele ser cambiar nuestras ideas explícitas más que nuestras acciones
(“Bueno, lo dejaré en unas semanas cuando acabe los exámenes” o “fumando
solo media docena de cigarros al día no hace daño”), ya que resulta más fácil
cambiar el conocimiento explícito que las representaciones implícitas que, como
veíamos en el capítulo anterior, son muy estables, se hallan encapsuladas y
requieren un gran esfuerzo cognitivo, una fuerte inversión de recursos mentales
y finalmente energéticos, para ser modificadas.
Volviendo al modelo del “ejecutivo jefe”, que rige nuestra mente intuitiva y
según el cual somos nosotros los que conscientemente tomamos las decisiones
sobre nuestras acciones, diríamos que en realidad el “ejecutivo jefe” cree
ingenuamente que es él quien toma las decisiones cuando en realidad es un
rehén de las representaciones que le proporcionan sus subordinados, los zombies
de la mente implícita. Se trataría de un control ilusorio (EVANS, 2010) que
conduciría en realidad a conservar el statu quo representacional, a evitar cambios
cognitivos que podrían alterar la jerarquía representacional en la empresa
cognitiva. Así que el “ejecutivo jefe” es una marioneta sostenida por un
ventrílocuo, como nos dice Juan José MILLÁS en el fragmento que abre este
65
capítulo ese maniquí —que tal vez fuimos no durante segundos o minutos sino
durante millones de años, y que aún somos en buena medida— que cree tener
voz y mandar cuando en realidad se limita a ser el eco de otra voz, sometido a
las acciones y representaciones que ejecutan los “zombies cognitivos” en un nivel
inferior, implícito, de la jerarquía representacional. Y cuando, ante una situación
de disonancia cognitiva, el “ejecutivo jefe” se encuentra en la encrucijada de
cambiar sus ideas o las acciones de sus “zombies” subordinados —cuya
existencia, recordemos, ignora— acaba por ceder en sus ideas, para evitar el
dolor del conflicto, ya que una reestructuración de su empresa que condujera a
un verdadero cambio cognitivo —un cambio de teoría, ya sea periférico o central,
en el modelo de CHINN y BREWER (1998)— resulta muy costoso y solo puede
alcanzarse tras mucho tiempo y esfuerzo y tras afrontar otros muchos conflictos
dolorosos (ver Capítulo VII).
Así que las relaciones entre la mente implícita y explícita, como consecuencia
de la primacía del funcionamiento cognitivo implícito, tienden a promover
respuestas cognitivas conservadoras. La mente intuitiva o implícita —y en
consecuencia la mente humana y en mayor medida aún las de otras especies—
se apoya, como veremos en el próximo capítulo, en procesos de cambio lentos y
graduales, que tienden a preservar la invarianza y a desechar las novedades
cognitivas, por lo que es reacia al cambio cognitivo. Esa tendencia a buscar la
estabilidad en lo común, en lo general —que tan bien queda reflejada en el
refranero y en otras muchas vanas generalizaciones que caracterizan al sentido
común— ha sido sin duda muy adaptativa en los entornos estables en que han
vivido nuestros antepasados, de quienes heredamos este vestigio arqueológico
que son las funciones mentales, pero resulta desajustada, cuando no disruptiva,
en contextos sociales y culturales de cambio tan acelerado como los que ocurren
en las sociedades complejas actuales. Frente a lo que ocurría en sociedades y
formas de organización social del aprendizaje tradicionales (ver Capítulo VIII),
que eran entornos muy estables, probablemente hoy las teorías implícitas que se
aprenden en la infancia y adolescencia, a partir de esas generalizaciones o
búsqueda de regularidades en el entorno, sobre las relaciones interpersonales o
de pareja, los roles parentales (MÁIQUEZ y cols., 2000), las formas de aprender y
la enseñar (POZO y cols., 2006) o incluso la propia identidad (POZO, 2011),
resultan inadecuadas o disruptivas más adelante en contextos sociales
claramente diferentes. Esa reestructuración o cambio de nuestras teorías
implícitas en esos dominios exigirá formas complejas de aprendizaje explícito
(Capítulo VII) que solo serán posibles mediante una intervención psicológica
diseñada a tal fin (Capítulo VIII).
Igualmente, nuestras teorías implícitas sobre los objetos (nuestra física,
química, matemática, etc., intuitiva) y sobre las personas (por ej., nuestra
66
psicología, economía, o historia intuitiva) se muestran cada vez más
desajustadas, cuando no claramente como un obstáculo, para aprender el
conocimiento físico y social que requieren hoy las sociedades complejas. La
mayor parte de las teorías científicas aceptadas en esos dominios son
contraintuitivas o, si se prefiere, antagónicas en aspectos esenciales a lo que
asumen nuestras teorías implícitas, por lo que la adquisición de esos
conocimientos científicos requerirá una verdadera reestructuración de las teorías
implícitas (POZO, 2003; POZO y GÓMEZ CRESPO, 1998). El papel asignado por
nuestra psicología intuitiva al “ejecutivo jefe”, frente a la proliferación de
“zombies cognitivos” en las modernas teorías psicológicas, sería un buen ejemplo
de este antagonismo y de la necesidad de un cambio radical en nuestras
representaciones no solo para adquirir los nuevos conocimientos psicológicos
sino también para, a través del cambio personal, optimizar el control sobre
nuestra propia conducta y nuestras representaciones. Ejemplos similares
podemos encontrarlos en otros dominios de conocimiento como la comprensión
de la teoría darwiniana, la mecánica newtoniana o la química elemental (POZO y
GÓMEZ CRESPO, 1998), que chocan frontalmente con los supuestos de nuestra
mente intuitiva, por lo que su aprendizaje requiere una verdadera
reestructuración o cambio conceptual (POZO y FLORES, 2007; SCHNOTZ, VOSNIADOU
y CARRETERO, 1999; VOSNIADOU, 2008), solo posible mediante procesos de
aprendizaje explícito que requieren una intervención instruccional sustentada en
la psicología del aprendizaje.
En suma, vemos que las dos formas de aprender que hemos venido
diferenciando, una implícita/asociativa y otra explícita/constructiva, no solo
coexisten sino que mantienen entre sí una interacción casi continua, se exigen
mutuamente. No se trata sin embargo de admitir de modo ecléctico que las
personas aprendemos tanto de una forma como de otra, dependiendo del
contexto y de la tarea, sino de especificar cuál es la función que cada una de
esas formas de aprender cumple en diferentes situaciones de aprendizaje, para lo
que necesitamos definir los principios que rigen su interacción y de qué forma
tienen lugar y pueden promoverse, a través de la intervención psicológica, los
aprendizajes específicamente humanos, centrados en la adquisición de
conocimiento y el cambio personal.
La integración de dos formas distintas de aprender: Del
aprendizaje implícito a la adquisición de conocimiento y el
cambio personal
Según venimos viendo, en la mente humana hay al menos dos sistemas de
aprendizaje diferenciados que dialogan continuamente para optimizar el ajuste de
67
nuestras representaciones a los cambios ambientales. Uno de ellos, más antiguo
y primario, el sistema de aprendizaje implícito, consiste en procesos asociativos
de cómputo para la detección de las regularidades, que nos permiten generar
representaciones implícitas que tienen una función adaptativa de predicción y
control de esos cambios ambientales. Es muy eficaz para enfrentarse a ambientes
más o menos estables, pero el desarrollo de los ambientes culturales humanos,
cada vez más abiertos o cambiantes, requiere, al tiempo que promueve, un
segundo sistema de aprendizaje, de naturaleza explícita, apoyado en estructuras
cerebrales cuya aparición evolutiva es tan reciente que casi con certeza son
específicos de la mente humana o, como máximo, parcialmente compartidos con
algunos otros primates (por ej., CARRUTHERS y CHAMBERLAIN, 2000; DONALD, 1991,
2001; GÄARDENFONS, 2000; GANSGTEAD y SIMPSON, 2007; MITHEN, 1996). Este
segundo sistema se alimenta en buena medida de las representaciones
generadas por el sistema implícito primario, pero permite re-representarlas en
forma de metarrepresentaciones, una función cognitiva propia de nuestra
especie, mediada por sistemas culturales de representación simbólica, que hace
posible reconstruir o redescribir representacionalmente (KARMILOFF-SMITH, 1992)
los productos del aprendizaje implícito por medio de nuevos códigos o formatos
que generan nuevos significados, haciendo posible dos tipos de aprendizaje que
parecen específicos, si no exclusivos, de la mente humana y que, en suma,
identificarían al homo discens como especie que aprende: la adquisición de
conocimiento y el cambio personal, basados ambos en formas complejas de
aprendizaje explícito.
En cuanto a la adquisición de conocimiento, si mediante el aprendizaje
implícito podemos adquirir representaciones en muy diferentes dominios, solo a
través de esa función metarrepresentacional podemos conocer nuestras propias
representaciones, acceder a ellas como objeto de conocimiento. Mientras está
claro que otras muchas especies tienen representaciones complejas y sofisticadas
de los ambientes en que viven, solo los organismos dotados de
metarrepresentaciones —los seres humanos y en mucha menor medida, de forma
muy restringida, algunos otros primates— podemos convertir esas
representaciones en verdadero conocimiento (POZO, 2001, 2003), mediante una
redescripción (KARMILOFF-SMITH, 1992) o reinterpretación representacional
(POVINELLI, BERING y GIAMBRONE, 2000) de aquellas representaciones primarias. De
hecho estos últimos autores han propuesto una hipótesis de la reinterpretación
(ver también PENN, HOLYOAK y POVINELLI, 2008), según la cual la discontinuidad
cognitiva entre los seres humanos y el resto de los primates reside en buena
medida en esa capacidad metarrepresentacional o de segundo orden, de la que
nos ocuparemos en detalle en el Capítulo VII.
Pero esa reinterpretación o redescripción precisa no solo de nuevas funciones
68
cognitivas o metacognitivas, sino también de la mediación de sistemas culturales
de representación y conocimiento. La mente humana, a diferencia de lo que
sucede con otras especies, se construye o desarrolla en un contexto de
acumulación cultural (TOMASELLO, KRUGER y RATNER, 1993) que requiere el
desarrollo de nuevos sistemas explícitos de representación, sobre los que se
constituye en buena parte esa cultura y que de hecho formatean la cultura y con
ella la propia mente (Capítulo VI). La interiorización de esos nuevos sistemas de
representación explícita (o conocimiento) hará posible así una reestructuración de
la propia mente, mediante la adquisición no solo de nuevos conocimientos sino
también de nuevos procesos cognitivos explícitos que generarán nuevas formas
de representar el mundo; y con ellas nuevos mundos mentales desde los que
reconstruir la propia mente a la vez que se reconstruye la cultura.
De esta forma, la adquisición de conocimiento, entendida en un sentido
amplio, no limitada al conocimiento académico, abstracto formal o simbólico,
sino ligada también al conocimiento emocional, social, interpersonal —que
nuevamente requieren funciones metarrepresentacionales al tiempo que códigos
simbólicos culturales en que apoyarse— está estrechamente vinculada a los
procesos de cambio personal, cada vez más demandados en el marco de
sociedades complejas, en los que las personas disponemos de múltiples
identidades en continua evolución y sometidas a la presión de los cambios
sociales (MONEREO y POZO, 2011), con lo que con frecuencia necesitamos adquirir
nuevas identidades —emocionales, sociales, familiares, profesionales— que
requieren una vez más redescribir o reconstruir por procesos explícitos creencias
o teorías adquiridas de modo implícito, y por tanto profundamente arraigadas,
sobre nosotros mismos y sobre los demás. Al igual que la adquisición de
conocimiento, entendida como la capacidad de representar las propias
representaciones, parece ser un rasgo cognitivo específicamente humano,
debemos convenir que el cambio personal, entendido como una reconstrucción
de la identidad en algún ámbito social o personal, es también un rasgo que nos
define como especie cognitiva.
Vemos por tanto que ambos tipos de aprendizaje —la adquisición de
conocimiento y el cambio personal— son una seña distintiva de la mente humana
y que ambos requieren una construcción de nuevas representaciones a partir de
aprendizajes implícitos previos, basada en el diálogo entre sistemas de
aprendizaje defendido en el apartado anterior. De hecho, para entender estas
formas más sofisticadas de adquisición de conocimiento y cambio personal
debemos concebir el aprendizaje humano en el marco de un sistema complejo
que integre las dimensiones implícita y explícita del aprendizaje. Podemos
valernos para ello del concepto de jerarquía estratificada (LORENZ 1996;
MESAROVIK, MACKO y TAKAHARA, 1980). De acuerdo con los supuestos de la Teoría
69
General de Sistemas, en una jerarquía estratificada se identifican diferentes
sistemas situados en distintos niveles, o estratos, cada uno de los cuales requiere
marcos conceptuales propios. Entre esos diferentes niveles o sistemas se
establecen además unas relaciones características, de modo que el
funcionamiento de cada nivel está restringido por la operación de los estratos
inferiores, pero la verdadera comprensión o significado de esos niveles inferiores
solo se puede obtener de los análisis más molares de los niveles superiores. En
otras palabras, cuanto más descendemos en esos niveles (por ej., en el caso de
la mente humana analizando los mecanismos neuropsicológicos e incluso dentro
de estos bajando al análisis de las conexiones sinápticas, como hace por ej.,
LEDOUX, 2002a, en su propuesta de un “yo sináptico”), obtenemos una
descripción más detallada del sistema, y cuanto más ascendemos en esos niveles
(por ej., hasta el nivel sociocultural, VALSINER y ROSA, 2007), mayor será la
comprensión o explicación que tengamos de su funcionamiento.
Por tanto, una jerarquía estratificada, como la que se propone aquí como un
sistema integrado del aprendizaje humano, se apoya en dos principios
fundamentales, que en nuestro caso darán sentido a las relaciones entre el
aprendizaje implícito/asociativo y el aprendizaje explícito/constructivo. El primero
es el principio de restricción, por el que los niveles inferiores del sistema
jerárquico (en este caso el aprendizaje implícito) limitan o reducen las posibles
soluciones que puedan generarse en los niveles superiores (el aprendizaje
explícito, que a su vez como veremos se subdivide en varios procesos de
complejidad creciente, de modo que los niveles inferiores restringen también las
formas más complejas de explicitación). Como hemos visto, todo aprendizaje
explícito se nutre inicialmente de los productos del aprendizaje implícito, en
forma de creencias, expectativas o teorías implícitas que restringirán el tipo de
representaciones que puedan construirse mediante esos procesos explícitos, lo
que hará necesario niveles crecientes (y también jerárquicamente estratificados)
de explicitación. Pero a su vez estos procesos o niveles progresivos de
explicitación promoverán un cambio en las representaciones implícitas iniciales de
acuerdo con el segundo principio, de reconstrucción o reorganización jerárquica,
según el cual, dado que en cada nivel el sistema forma una estructura de
relaciones entre sus componentes o unidades de análisis, las estructuras de los
niveles superiores del sistema se construyen sobre las de los niveles inferiores,
generando nuevas metas o significados, para los que inicialmente aquellas no
servían (pero siempre limitados por las restricciones que esas estructuras
inferiores imponen). Hemos visto ya en el Capítulo Primero un ejemplo de este
tipo de relaciones, jerárquicamente estratificadas, las que se dan entre las
emociones y los sentimientos. Las emociones básicas, como el placer, el miedo, la
sorpresa, la repugnancia o la ira, son producto del funcionamiento del sistema
70
cognitivo implícito y por tanto se adquieren en buena medida por aprendizaje
implícito, estando fuertemente restringidas por los sistemas y circuitos
neuronales subcorticales de la emoción descritos por LEDOUX (2002b), un sistema
que contiene estructuras, como la amígdala, que tienen unos 500 millones de
años de antigüedad, ya que datan seguramente de los primeros vertebrados de
los que descendemos: reptiles, aves, anfibios y mamíferos. A su vez, esas
emociones restringen el contenido de nuestros sentimientos, de nuestro
conocimiento emocional, entendiendo por tal la capacidad de representarnos de
forma explícita nuestras propias representaciones emocionales (ADOLPHS, 2002;
DAMASIO, 2010), de poder pensar y hablar de ellas, algo dudoso en otras
especies. Pero esas emociones que restringen nuestros sentimientos a su vez son
reconstruidas al conformar ese conocimiento emocional explícito mediado en
buena medida por las formas culturales de hablar de él y representarlo, por
medio de narraciones, de historias, de explicaciones que dan un nuevo
significado a esas emociones básicas, generando nuevas emociones complejas
con un fuerte contenido cultural como la ambición, el orgullo, los celos, la
compasión, la vergüenza o la culpa, así como nuevas formas culturales de dar
significado sentimental a esas emociones.
Este doble principio de restricción y reorganización jerárquica, y en general el
concepto de jerarquías estratificadas, nos va a ayudar a dar cuenta de las
relaciones entre aprendizaje implícito y explícito en el marco de un sistema
complejo e integrado del aprendizaje humano, que evite tanto los
reduccionismos por abajo —que reducen nuestro aprendizaje al funcionamiento
de una legión de zombis— como el reduccionismo por arriba —que deja todo
nuestro aprendizaje en manos de ese maniquí engreído, el “ejecutivo jefe”— que
finalmente desconoce lo que sucede en las plantas inferiores de su empresa
cognitiva. Pero el concepto de jerarquías estratificadas es aplicable también a
otros muchos problemas psicológicos como, por ejemplo, los niveles de análisis
de la conducta humana (que iría desde el nivel molecular del funcionamiento
cerebral, a los sistemas cerebrales, las representaciones tanto a nivel
subsimbólico como simbólico, o al análisis sociocultural, etc.), donde los niveles
inferiores (por ejemplo la neuroquímica cerebral) restringen pero no explican lo
que sucede en los niveles superiores (representacional o sociocultural), que a su
vez reorganizan jerárquicamente los niveles inferiores, generando nuevas
funciones y patrones de activación en el cerebro, pero sin suprimir o eliminar la
lógica funcional de esos niveles inferiores, que siguen rigiendo, y restringiendo, el
funcionamiento global del sistema. De la misma forma podríamos entender
también las relaciones entre cerebro y mente. Toda actividad mental está
restringida por las funciones y estructuras cerebrales pero a su vez esa actividad
mental, como muestran los datos sobre la plasticidad neuronal (por ej., DOIDGE,
71
2007) que caracteriza al “homo plasticus” (RAMACHANDRAN, 2011) o, si prefiere, al
homo discens, reorganiza las funciones cerebrales, entre otras cosas porque
incorpora, en el sentido literal del término de hacerlos parte del cuerpo (POZO,
2001), dispositivos culturales, que a su vez también pueden entenderse desde la
perspectiva de las jerarquías estratificadas, de la cultura oral, que restringe el
desarrollo de los sistemas escritos, pero es reorganizada por estos, a las nuevas
tecnologías de la información, que se apoyan en las tecnologías anteriores, en la
medida en que la lectura digital está restringida por los códigos escritos pero al
propio tiempo los reorganiza, crea nuevas funciones y competencias (ver
Capítulo VIII)
Por tanto, antes de emprender nuestro viaje detallado por las jerarquías
estratificadas del aprendizaje, que nos llevará del nivel más primario, el
aprendizaje implícito y asociativo (Capítulos IV y V), al nivel más complejo, el
aprendizaje explícito y constructivo (Capítulos VI y VII) comenzaremos por ver
cómo surgen las funciones de aprendizaje como parte de la evolución de la
materia en el marco también de una jerarquía estratificada de las formas de
organización de la materia, que puede entenderse en términos de diferentes
sistemas (físicos o energéticos, biológicos o informacionales, y psicológicos o
cognitivos, ya sean implícitos o explícitos).
72
SEGUNDA PARTE
El aprendizaje implícito, asociativo
y encarnado
73
CAPÍTULO III
La historia natural del aprendizaje o cómo la
materia llegó a aprender
Pasaron
junto a mí
las bicicletas,
los únicos
insectos
de aquel
minuto
seco del verano,
sigilosas,
veloces,
transparentes:
me parecieron
sólo
movimientos del aire.
Pablo NERUDA. Oda a la bicicleta
Si te fijas bien en esa avispa que se ha posado sobre el azucarero o que hace equilibrios en el
tarro de la mermelada, te das cuenta enseguida de que se trata de un bicho de tecnología
punta: no pueden concentrarse tantas funciones en tan poco espacio. Por eso da pena matarla,
aunque hay tantas que no importa, tomas la cuchara, el tenedor, o ese trozo de pan que va a
sobrar y te la cargas para que no pique a los niños. Una menos. Si a las avispas hubiera que
hacerlas a mano saldrían carísimas y no las podríamos matar así como así, porque lógicamente
estarían protegidas. El hombre, comparado con la avispa, es un ser tosco, lleno de estructuras
óseas que envejecen fatal y de glándulas que no dan más que problemas.
Pero la avispa, lo mismo que el hombre, tienen frente al ordenador, por ejemplo, la ventaja de
que se reproducen entre sí. Yo tengo un ordenador portátil, muy pequeño, que a veces
aparece en cualquier rincón de la casa y dan ganas de pisarlo, como si fuera una cucaracha,
para ver cómo suena. Pero no puedo, porque me salió carísimo.
Juan José MILLÁS: Cuerpo y prótesis
¿Conoces un animal que llore? No, no lo hay. Lo mismo que no hay animal que tema por su
futuro no hay animal que llore su pasado.
Rafael C HIRBES: Crematorio
Teóricamente no hay ninguna prueba definitiva de que el propio despertar cada mañana (el
encontrarse uno sentado en su propia personalidad) no sea realmente un hecho totalmente
74
nuevo, un nacimiento perfectamente original.
Vladimir NABOKOV: Banda siniestra
Los niveles de organización de la materia como una jerarquía
estratificada
Según acabamos de ver, los diferentes tipos de aprendizaje pueden entenderse
como niveles o estratos jerárquicamente relacionados según dos principios, que
establecen que a) los niveles inferiores de aprendizaje restringen las formas de
aprendizaje superior y que, a su vez, b) esos niveles superiores reorganizan, pero
no suplen ni eliminan los aprendizajes más primarios. Pero la idea de las
jerarquías estratificadas no solo ayuda a comprender mejor las formas de
aprender, sino que el propio aprendizaje, como una función psicológica surgida
en el marco de la historia natural, solo puede entenderse adecuadamente en el
marco de otra jerarquía estratificada, la de las formas de organización de la
materia y de la vida, que solo en sus niveles superiores da lugar a sistemas con
la capacidad de aprender, es decir de automodificarse o autocomplicarse
(MATURANA y VARELA, 1987; también CAPRA, 1996). Pero esos niveles superiores de
la jerarquía estratificada de organización de la materia, los sistemas psicológicos
que son capaces de aprender, están restringidos por niveles inferiores de
organización, como las leyes físicas que rigen el funcionamiento de la materia
como tal, o las leyes de la vida, los principios que rigen la reproducción y
supervivencia de los seres vivos. Nuevamente los niveles inferiores de
organización de la materia, en forma de paquetes e intercambios de energía,
restringen lo que sucede en los niveles superiores pero no lo explican.
Es fácil entender que todos los objetos, vivos o no vivos, sean “objetos con
mente”, como dijera Ángel RIVIÈRE (1991), o no, están sometidos a la tiranía de
las leyes físicas que rigen el intercambio de energía entre objetos materiales,
pero solo una pequeñísima parte de esa materia está viva, ha llegado a
organizarse en forma de sistemas biológicos, organismos que, sometidos aún a
esas leyes físicas, adoptan un nivel de organización más complejo, en el que la
codificación, la réplica y el intercambio de información genética asegura el
mantenimiento de esa vida que les hace tan especiales. Y aún solo una muy
pequeña parte de esa materia viva, organizada mediante códigos de información,
es capaz de generar funciones mentales o cognitivas, se constituye en sistemas
psicológicos que, como veremos, estando aún restringidos por las leyes de
intercambio energético e informacional, se organizan como sistemas de
representación capaces de automodificarse, en definitiva, de aprender. Y según
hemos visto en capítulos anteriores, de nuevo solo una parte infinitesimal de
toda esa materia, tal vez solo el ser humano, el homo discens, conforma ese tipo
tan especial de sistemas cognitivos o de aprendizaje que, estando aún restringido
75
por los principios de intercambio de energía, información y representaciones,
dispone de nuevas funciones mentales que le permiten representarse de modo
explícito sus propias representaciones, tiene conocimiento de sí mismo y de su
entorno, lo que posibilita en un nivel superior esos procesos de adquisición de
conocimiento y cambio personal que según he definido nos caracterizan como
especie. Aunque por supuesto nosotros como humanos nos sintamos más
cercanos y demos más valor a esos objetos con mente, en especial a los de
nuestra propia especie, a los que concedemos valores y derechos —muy
desigualmente repartidos, por cierto— que no concedemos a otras formas de
organización de la materia —y así está nuestro planeta—, esta estratificación
jerárquica no implica que estos diferentes niveles de organización sean mejores
ni peores, no implica una dirección necesaria en el proceso evolutivo, pero sí
niveles de creciente complejidad que solo pueden construirse a partir de los
niveles inferiores.
Como muestra la Tabla 3.1, para nuestros fines podemos por tanto diferenciar
cuatro tipos de sistemas, o cuatro niveles o estratos en la organización de la
materia (que si nuestros fines o criterios de análisis fueran otros se desdoblarían
en muchos más niveles, aquí no pertinentes). Podemos diferenciar entre sistemas
físicos, informacionales, representacionales y de conocimiento. Esos cuatro tipos
de sistema pueden, por tanto, ser entendidos como cuatro diferentes niveles de
análisis para intentar entender los distintos fenómenos a los que se enfrentan las
ciencias naturales y humanas. Aunque solo en los dos últimos niveles
encontramos propiamente procesos de aprendizaje, que es lo que a nosotros nos
interesa, necesitamos entender, y diferenciar, el funcionamiento de los otros dos
niveles porque según la idea de las jerarquías estratificadas, esos niveles
inferiores restringen con sus principios (de intercambio de energía e información)
el funcionamiento de los niveles superiores propiamente psicológicos. Por ello en
este capítulo diferenciaremos la energía, la información, las representaciones y el
conocimiento como unidades de análisis que identifican a diferentes sistemas o
formas de organización de la materia, al tiempo que intentaré mostrar por qué
un sistema psicológico, un sistema que aprende, aunque esté restringido por
esos otros niveles de organización, no puede reducirse ni a un sistema físico, que
se limita a intercambiar energía, ni a un sistema de procesamiento de
información, sino que requiere nuevos niveles de análisis, ya sea en términos de
representaciones, que requieren procesos de aprendizaje asociativo e implícito,
de los que se ocupan los próximos Capítulos IV y V, o como un sistema de
adquisición de conocimiento y cambio personal mediante procesos de
aprendizaje explícito, a los que se dedican los Capítulos VI, VII y VIII que
ocupan la Tercera Parte de este libro.
76
Tabla 3.1. Tipos de sistemas en que se organiza la materia, tal como los estudia la
ciencia
Tipo de sistema
Unidad de
análisis
Disciplinas o
enfoques
desde el que
se estudia
Ejemplos en esta tarde otoñal
Energía
Física
Química
Geología
La ventana, los coches, los semáforos, el tobogán, la
pelota, el periódico, el cochecito, la bicicleta, el mp3, el
pulsómetro, los plátanos, los rosales, los perros, los pájaros,
las hormigas, el bebé, los niños, sus padres, el ciclista…
Información
Biología
Cibernética
Procesamiento
de información
Los plátanos, los rosales, los perros, los pájaros, las
hormigas, el mp3, el pulsómetro, el bebé, los niños, sus
padres, el ciclista…
Representacional
Representación
Psicología
cognitiva
animal y
humana
Los perros, los pájaros, las hormigas, el bebé, los niños, sus
padres, el ciclista…
De conocimiento
Conocimiento
Psicología
cognitiva
humana
¿El bebé? los niños, sus padres, el ciclista…
Físico
Informativo
Para entender mejor las diferencias, así como las posibles relaciones entre esos
distintos niveles de análisis de la materia, puede el lector acercarse a una ventana
o imaginarse haciéndolo. Tal vez sea una tarde otoñal, en la que las hojas de los
plátanos caen agitadas por el viento, en la que si abre la ventana oye a niños
jugando en el parque, lanzándose por un tobogán, corriendo tras una pelota,
mientras sus padres o madres charlan, leen el periódico o mecen a un bebé en
un cochecito junto a un macizo de rosales. Cuando las risas y los gritos de los
niños se acallen por un momento, tal vez oiga el piar de los pájaros o el ladrido
de un perro, pero también el ruido de fondo de la circulación de los coches por la
avenida, que acaban finalmente por detenerse ante el semáforo que ahora
cambia a rojo, dando paso a una persona que corre mientras escucha música de
un mp3, a un ciclista que tal vez lleve un pulsómetro para controlar su
rendimiento físico…. Es un paisaje urbano, cotidiano, como el que vemos
cualquier otro día. Pero si nos fijamos un poco más, si hacemos zoom sobre el
parque, podemos ver muchos objetos, vivos o no, con mente o sin ella, que con
mayor o menor nitidez responden a los diferentes niveles de organización de la
materia recogidos en la Tabla 3.1, e incluso imaginar otros, como las hormigas
que seguramente habitan en el parque, que no vemos. Algunos ejemplos son
claros: la pelota, el tobogán o la bicicleta son objetos físicos. Pero si lo pensamos
bien también lo son la hoja del plátano, el periódico, las hormigas o el niño que
corre tras la pelota o junto al perro. Pero además de objetos físicos, el plátano,
77
los rosales, las hormigas, el perro o el niño son sistemas informacionales, como
lo son también, aunque de otro tipo, el mp3, el pulsómetro y los sistemas de
control, no visibles desde la ventana, que regulan el funcionamiento de los
semáforos o de los propios coches. Algunos de ellos, desde luego los pájaros, los
perros y los niños, así como sus padres, incluso el bebé, así como otros muchos
animales no visibles (hormigas, gusanos, caracoles, etc.) que habitan en el
parque, son sistemas de representación, capaces de aprender, algo que en
cambio no pueden hacer el mp3, el pulsómetro o los sistemas de control de los
coches o de los semáforos, que a pesar de su complejidad tecnológica, a
diferencia de una hormiga, una mosca o un gusano, no son capaces de aprender,
de autocomplicarse (por ahora, añadiría un entusiasta de la inteligencia artificial y
la cibernética) ¿Y cuáles de esos objetos con mente son capaces de aprendizaje
explícito y por tanto tienen conocimiento? Los padres, los niños, el corredor, el
ciclista seguro que sí, ¿pero el bebé? Suponemos que la mosca o el gusano, no,
¿pero los perros o los pájaros?
Recorramos juntos en esta tarde otoñal las propiedades y funciones de esos
diferentes sistemas, así como los intentos de dar cuenta del aprendizaje desde
cada uno de esos sistemas (en términos de energía, información,
representaciones y conocimiento), ya que ello nos ayudará a comprender qué
caracteriza a un sistema de aprendizaje, y por qué, según argumentaré más
adelante, los sistemas de intercambio de energía e información no pueden
aprender y solo los objetos con mente, los sistemas representacionales, pueden
hacerlo. Y así podremos comprender mejor por qué solo algunos de esos objetos
con mente pueden aprender sobre sí mismos y sobre el mundo mientras miran
desde la ventana viendo pasar una tarde de otoño en un parque.
Los sistemas físicos: El intercambio de energía
Sin duda en esa tarde otoñal pueden verse muchos objetos físicos (pelotas,
toboganes, coches, bicicletas, semáforos, farolas, bancos, etc.) cuya conducta
puede explicarse recurriendo exclusivamente a las leyes o principios de la Física.
Tal vez fuera más correcto, pero más engorroso, decir de ellos que son “objetos
exclusivamente físicos” cuyas acciones pueden reducirse a los principios de la
Física, ya que como vemos en la Tabla 3.1, en realidad cualquier cosa de las que
vemos en esa tarde otoñal y en ese parque, o para el caso en cualquier otro
momento y lugar, es un objeto físico —también el mp3 y los árboles, los pájaros,
y los niños y sus madres lo son— sometido, según la idea de las jerarquías
estratificadas, a esas mismas leyes y principios, si bien, como intentaré demostrar
en las próximas páginas, el comportamiento de estos últimos no pueda
explicarse solo en términos físicos sino que requiere otros niveles de análisis más
78
complejos.
Pero en tanto objeto físico, cualquiera de las cosas que vemos en ese parque,
incluso nosotros mismos reflejados en el cristal en penumbra, está sometida a las
leyes o principios físicos que rigen la organización de la materia. Y de entre esos
principios de la Física, tal vez el más general, el que mejor permite comprender
los intercambios que se producen en ese universo de la materia es el concepto
de energía (por ej., BARROW , 2000; CAIRNS-SMITH, 1996). Desde un punto de vista
físico, todas las interacciones entre objetos (los niños jugando a la pelota, el
pedalear del ciclista, la caída de las hojas de los árboles, el mecer del cochecito o
la respiración de sus padres) pueden comprenderse en términos de intercambios
de energía, es decir de cambios en la posición, velocidad, masa y fuerza de las
partículas que constituyen esa materia (PENROSE, 1989). Según CAIRNS-SMITH
(1996, pág. 36 de la trad. cast.) “la energía podría considerarse la sustancia
fundamental del mundo, siendo las partículas diferentes modos de
empaquetarla”. Finalmente todos —los niños, los plátanos, los coches, el mp3 o
la pelota— estamos compuestos de energía empaquetada de diferentes formas.
La principal moneda de intercambio en el mundo material es por tanto la energía,
que no en vano ha sido la unidad de análisis esencial en la ciencia y la tecnología
modernas, al menos hasta mediados del siglo XX, cuando, según veremos en el
próximo apartado, surgen las diversas revoluciones informacionales.
Sin adentrarnos en las complejidades de la revolución einsteniana, donde la
energía, a partir de la célebre fórmula e=mc², pasa a depender de la velocidad
de la luz, en la Física Clásica —reinterpretada pero no eliminada por la Física
Relativista, un ejemplo más de las jerarquías estratificadas— la organización de la
materia y con ella todos los intercambios materiales se regirían por dos principios
que constituyen la base de las dos Leyes de la Termodinámica, que sin duda el
lector estudió aunque tal vez haya felizmente olvidado. Según el principio de
conservación de la energía, la cantidad total de energía se mantiene constante a
través de todos esos intercambios. En cualquier sistema cerrado —por ej., en el
Universo desde el big bang, o si podemos considerar como tal el tobogán y el
niño, o la bicicleta, el ciclista y la carretera— la energía se transforma y se
transfiere, pero nunca se crea ni se destruye. El segundo principio, de entropía,
que da lugar a la segunda Ley de la Termodinámica, establece sin embargo que,
en esos intercambios, la energía tiende a degradarse o, si así se prefiere, a
adoptar formas de organización cada vez más entrópicas o desordenadas. En
otras palabras, de acuerdo con este principio —“la más desalentadora de las
leyes científicas” según MARTÍNEZ y ARSUAGA, 2002, pág. 78)—, la materia tiende
al desorden, de forma que cada intercambio energético —en el tobogán, en el
vaivén del cochecito, en el pedalear del ciclista o en la carrera del corredor—
producirá una disipación o degradación de la energía en forma de calor. La
79
actividad de cualquiera de esos objetos físicos —el mp3, la bicicleta, el coche,
pero también los niños o sus padres al respirar, digerir un alimento, o sobre todo
con su actividad cerebral— “consume” o degrada energía para funcionar,
aprovechando parte de la energía con baja entropía tomada del ambiente
(combustible, alimento) y degradando otra parte en calor. Por tanto si bien
dentro de un sistema cerrado la cantidad de energía se conserva, tras cada
intercambio o interacción tenderá a una mayor degradación o desorden, se
hallará en un estado más aleatorio o desorganizado hasta ese desalentador final
que espera a todos los sistemas altamente organizados, como somos nosotros.
Todo lo que sucede en ese parque otoñal está por tanto sometido o restringido
por esos principios, nada escapa a la tiranía de la termodinámica, dado que todos
somos objetos físicos. Pero si bien el funcionamiento de algunos de esos objetos
(la bicicleta, el tobogán, la pelota, los coches, el semáforo) puede reducirse a
intercambios entre paquetes de energía, que permiten predecir y explicar
plenamente las acciones de los objetos (exclusivamente) físicos, ¿es posible
predecir y explicar así lo que hacen los niños, sus madres, el ciclista, o incluso los
pájaros y perros o los propios plátanos? Y en concreto, para nuestros intereses
aquí ¿pueden reducirse los sistemas psicológicos a los principios de la Física?
Hay bastantes físicos o químicos (por ej., ATKINS, 1992; PENROSE, 1989),
incluyendo un Premio Nobel como Francis CRICK (CRICK y KOCH, 1993), el
descubridor junto a WATSON de la doble hélice del ADN, que están convencidos
de que la mente es solo un sistema físico. Incluso la propia psicología científica
durante casi cincuenta años pretendió explicar la conducta humana en términos
de intercambios energéticos. El fisicalismo conductista, al que me he referido ya
en el Capítulo Primero, intentó establecer leyes psicológicas basadas en la
covariación entre los cambios energéticos que tenían lugar en el ambiente
(estímulos) y sus correspondientes cambios energéticos en el organismo
(respuestas). Así lo expresaba el propio SKINNER (1938, pág. 6) cuando definía la
conducta como “el movimiento de un organismo o de sus partes en un marco de
referencia proporcionado por el propio organismo o por varios objetos externos o
campos de fuerza”. Por tanto, la conducta es movimiento (externo o interno) en
respuesta a fuerzas (externas o internas).
Así, en un cuidadoso análisis de los supuestos fisicalistas del conductismo,
KILLEEN (1992), recurriendo sobre todo a los supuestos de la mecánica clásica,
asume que los estímulos no son sino “configuraciones de energía” que pueden
ser medidas mediante parámetros físicos, los impulsos (drives) serían fuerzas que
motivan al sujeto (en el sentido literal de moverle hacia las fuentes de energía),
siendo la motivación (la fuerza para moverse) una ganancia de energía, de forma
que la “fuerza (de un motivo) sería un función inversa de la distancia”, con lo
que los efectos de contigüidad en el aprendizaje serían análogos de la ley
80
gravitatoria de Newton (KILLEEN, 1992), según la cual los cuerpos se atraen con
una fuerza que es directamente proporcional a sus masas respectivas e
inversamente proporcional al cuadrado de la distancia que las separa. De esta
forma, según esta concepción fisicalista, la conducta sería el movimiento de los
cuerpos (orgánicos) y el aprendizaje sería el cambio en el movimiento de un
organismo. Al igual que la física newtoniana asume como objeto de explicación el
cambio en la cantidad de movimiento, y no el movimiento en sí mismo, que
quedaría reducido a una explicación formal, la psicología conductual debe asumir
el aprendizaje (el cambio de movimiento) como objeto de estudio, explicable de
acuerdo con principios análogos a los de la física clásica. Por tanto, la mejor
manera de analizar esa conducta es reduciéndola a parámetros físicos: “Las
variables independientes deben también ser descritas en términos físicos. Con
frecuencia se hace un esfuerzo para evitar el trabajo de analizar una situación
física adivinando lo que ‘significa’ para un organismo o haciendo una distinción
entre el mundo físico y el mundo psicológico de la experiencia... los hechos
físicos a los que hay que recurrir para una explicación tal nos proporcionarán el
material informativo conveniente para un análisis físico” (SKINNER, 1953, págs.
60-61 de la trad. cast.).
Recordemos que para lograr este análisis físico, el conductismo asumía dos
principios esenciales (BOLLES, 1975; POZO, 1989): un principio de correspondencia
entre esos cambios, un trasunto del principio de conservación de la energía, de
forma que en un sistema cerrado —como se suponía eran las situaciones de
laboratorio— la conducta es un reflejo preciso de los cambios estimulares; y un
principio de equipotencialidad, según el cual las leyes psicológicas del aprendizaje
se aplicarían por igual a todos los sujetos psicológicos y en todas las situaciones,
tal como vemos que sucede en la Física, donde las mismas leyes rigen la acción
de todos esos “paquetes de energía” diferentes que componen los objetos, ya
sean toboganes, niños o motocicletas.
Ya vimos en el Capítulo Primero que la viabilidad de estos supuestos fisicalistas
para un modelo psicológico, y en especial para un modelo del aprendizaje,
comenzó a ponerse en duda desde las propias investigaciones de aprendizaje
animal. Fenómenos como el bloqueo de KAMIN (1969), la irrelevancia aprendida
(MACKINTOSH, 1983) o los efectos del control atencional sobre el aprendizaje
animal (RESCORLA, 1980) vinieron a mostrar que, en contra de lo que sostenía
SKINNER, los animales en esos experimentos no respondían a los parámetros
físicos sino a la información que extraían de esos cambios físicos detectados. Así,
por ejemplo en el caso del fenómeno conocido como bloqueo de Kamin, a un
animal se le entrena a anticipar un fenómeno desagradable relevante, por
ejemplo una descarga eléctrica leve, que actúa como estímulo incondicionado
(EI) a un estímulo condicionado arbitrario, por ejemplo una luz (EC1), y
81
posteriormente se le presenta durante varios ensayos esa misma luz acompañada
de un nuevo estímulo, por ejemplo un sonido estridente (EC2), seguidos de la
descarga (EI). Según los modelos conductuales, o fisicalistas, clásicos, el animal
debería condicionarse tanto a la luz como al sonido, ya que ambos se han
presentado de forma consistente en varios ensayos antes de la descarga. Sin
embargo, KAMIN (1969) comprobó que el animal solo se condicionaba a la luz
(EC1) ya que el sonido (EC2), que aparecía solo como parte del estímulo
compuesto EC1+EC2, era redundante, no predecía nada que no pudiera predecir
ya la luz por sí misma, que de esta forma “bloqueaba” el condicionamiento al
sonido, de forma que este estímulo, aunque físicamente presente carecía de valor
informativo. En cambio, cuando el orden de los ensayos se invertía y se
presentaba primero el estímulo compuesto antecediendo a la descarga, y luego
solo la luz antes de la descarga, el animal sí se condicionaba a ambos estímulos;
salvo que el participante fuera una persona, que era capaz de inferir, por medio
de procesos explícitos, que también en este caso el sonido era redundante y
descontaba su efecto “causal” sobre la descarga.
Como vemos, no basta con que haya un cambio físico observable, o una
covariación entre dos estímulos, es preciso que ese cambio tenga un valor
informativo. Los estímulos redundantes o no atendidos apenas afectan al
aprendizaje. Los animales no responden a los estímulos, sino que procesan la
información que estos les proporcionan en términos del grado en que hacen más
predecibles o controlables ciertos sucesos relevantes, como la maldita descarga.
Pero también cuando un estímulo no tiene valor informativo se aprende algo de
él, que es irrelevante, lo que dificulta futuros aprendizajes con ese estímulo, algo
difícil de explicar en términos estrictamente físicos, ya que en este caso en
sentido estricto los cambios físicos (el estímulo) no se corresponden con ningún
cambio físico interno (conducta).
Las nuevas teorías del aprendizaje animal surgidas a partir de los años setenta
del pasado siglo (por ej., DICKINSON, 1980; MACKINTOSH, 1983; PEARCE y BOUTON,
2001; RESCORLA, 1980; RESCORLA y WAGNER, 1972), como vimos ya en el Capítulo
Primero, tenían ya un inequívoco sabor cognitivo y rechazaban abiertamente que
el aprendizaje animal pudiera explicarse en términos físicos, como un simple
intercambio de energía. Pero eso no supuso el abandono de los intentos de
reducir la actividad mental a parámetros físicos, ya sea asimilando el
funcionamiento mental, y en especial los procesos conscientes, a los supuestos
de la mecánica cuántica (ATKINS, 1992; PENROSE, 1989) o, más recientemente,
recurriendo a la moderna neurociencia que, mediante las nuevas técnicas de
rastreo de la actividad cerebral, para muchos de sus defensores hace posible
reducir la actividad mental a los correspondientes patrones de actividad neuronal
en el cerebro. Pero incluso en el marco del nuevo fisicalismo que proponen las
82
neurociencias, que rastrean las funciones mentales mediante modernas técnicas
de neuroimagen que detectan —no es casualidad— el consumo de energía
requerido por esas funciones en diferentes áreas del cerebro, difícilmente
podemos admitir que esas huellas físicas puedan explicar por sí mismas toda la
actividad cognitiva. Aunque todo lo que somos y hacemos sea neuroquímica —
algo coherente con el modelo de las jerarquías estratificadas— no todo se puede
explicar en términos de los cambios energéticos que tienen lugar en el cerebro.
Para empezar, se ha demostrado que una misma idea, recuerdo o imagen, en
suma una misma acción cognitiva repetida en varias ocasiones, puede tener
correlatos neurológicos diferentes: las redes de neuronas que la soportan pueden
apoyarse en componentes o unidades diferentes en cada ocasión (EDELMAN y
TONONI, 2000). Además, sabemos que si bien toda acción mental tiene un
correlato a nivel neural, no es menos cierto que la actividad mental también
produce cambios en esa actividad neural, de forma que las relaciones entre
ambos niveles —el físico o neural y el psicológico o cognitivo— no fluyen en una
sola dirección, algo nuevamente coherente con la idea de las jerarquías
estratificadas. Aunque la mayor parte de los modelos en neurociencias asuman
que la actividad mental es un mero reflejo de los intercambios neuronales —un
nuevo ejemplo del principio de correspondencia— podemos pensar más bien que
esa actividad neuronal es un correlato de las funciones mentales que se
construyen a partir de ella.
En suma, parece claro que toda nuestra actividad mental está restringida por
los intercambios energéticos que se producen en nuestro cerebro, muy sensible a
todas aquellas sustancias, como los neurotransmisores, que intervienen en ese
intercambio. Basta con tomarse dos whiskies para que nuestro estado mental
cambie y nos sintamos más alegres y felices; pero también puede cambiar
nuestro estado mental —y sus correlatos neuronales— cuando leemos un libro,
vemos una película o alguien nos cuenta un buen chiste. En último extremo, la
actividad neuronal que acompaña a la lectura de unos versos de NERUDA (“el pie
de un niño aún no sabe que es pie / y quiere ser mariposa o manzana”) no
puede explicar por sí misma las sensaciones, y en suma la actividad mental, que
esos versos producen en nosotros.
Parece por tanto que la actividad mental requiere una moneda más compleja
que la energía. La actividad psicológica, y con ella el aprendizaje, no es reducible
a los principios de la física, aunque nunca pueda sustraerse a ellos. Hemos visto
que aprender al menos requiere convertir esa energía en información, extraer
información de los intercambios energéticos, una idea que de hecho no surgió en
la Psicología sino en el marco de otras dos grandes revoluciones científicas, la
genética y la cibernética, que han marcado en gran medida el desarrollo científico
y tecnológico en las últimas décadas, al identificar un nuevo tipo de entidades,
83
los sistemas de información, que constituyen un nuevo nivel de análisis de lo que
ocurre esta tarde en el parque.
Los sistemas informativos: La reducción de la incertidumbre
El paso de analizar un sistema en términos de intercambio de energía a hacerlo
en términos informacionales constituye de hecho la idea central de las nuevas
ciencias surgidas a mediados del pasado siglo, que según RIVIÈRE (1981)
constituyeron la segunda revolución mecanicista en la historia de la ciencia: la
Genética, la Cibernética y finalmente también la Psicología Cognitiva del
Procesamiento de Información. La idea de que hay “sistemas abiertos” no
reducibles a mecanismos energéticos, y la necesidad de recurrir a una nueva
unidad de análisis o moneda de intercambio, surge de modo explícito en primer
lugar en la obra de Erwin SCHRÖDINGER, Premio Nobel de Física en 1933, célebre
por su famoso gato sumido en la incertidumbre de la existencia, quien planteó
las peculiaridades que los seres vivos tienen en cuanto sistemas físicos.
SCHRÖDINGER (1944) se preguntaba cómo es posible que los seres vivos, con su
extraordinario nivel de autorganización y complejidad, eludan en apariencia la
tiranía del principio de entropía y vivan “lejos del equilibrio termodinámico”, es
decir de la tendencia a la degradación de la materia. SCHRÖDINGER propone definir
esa nueva moneda informacional en términos de “entropía negativa”: “Todo lo
que pasa en la Naturaleza significa un aumento de la entropía de aquella parte
del mundo donde ocurre. Por lo tanto, un organismo vivo aumentará
continuamente su entropía o, como también puede decirse, produce entropía
positiva —y por ello tiende a aproximarse al peligroso estado de entropía máxima
que es la muerte—. Solo puede mantenerse lejos de ella, es decir, vivo,
extrayendo continuamente entropía negativa de su medio ambiente. De lo que
un organismo se alimenta es de entropía negativa” (SCHRÖDINGER, 1944, págs.
111-112 de la trad. cast.).
Para ello los sistemas vivos deben disponer de dos mecanismos que les
permitan escapar de las exigencias de las dos leyes de la termodinámica, la
conservación de la energía y la tendencia a la entropía o al desorden. Uno de
esos mecanismos es el metabolismo, que les permite extraer orden del desorden,
y el otro la reproducción o capacidad de hacer réplicas de sí mismos, extrayendo
orden del orden y trascendiendo así el principio de conservación. Si volvemos la
vista al parque hay “objetos”, seres vivos (los plátanos, los rosales, los perros, los
niños y sus padres, los insectos que no vemos) que en términos de SCHRÖEDINGER
serían “bebedores de orden”, reducirían su entropía interna a base de aumentar la
entropía externa, “consumirían” o degradarían energía mediante procesos
metabólicos (la fotosíntesis, la respiración, la actividad muscular, la propia
84
activación neuronal que las nuevas técnicas de neuroimagen permiten detectar).
Esos seres vivos tienen además la capacidad de hacer réplicas de sí mismos
mediante procesos de reproducción, algo que estudiábamos en el colegio
(“nacen, crecen, se reproducen y mueren”) y que no puede decirse de los
objetos exclusivamente físicos, como recuerda Juan José MILLÁS en el texto que
abre este capítulo, cuando compara la “tecnología punta” de una avispa con las
limitadas funciones de un ordenador portátil, de modo que, dice, si hubiera que
fabricar las avispas serían carísimas. Unas décadas después de que SCHRÖEDINGER
estableciera estas condiciones para la vida, WATSON y CRICK darían cuenta de esa
capacidad de reproducción mediante el sistema informativo codificado en los
genes. El ADN, surgido en nuestro planeta una sola vez hace aproximadamente
unos 3.500 millones de años, según las dataciones más fiables (por ej., DELIUS,
2002; EIGEN, 1995), es el código informativo de la vida, que hace posible la
reproducción y el propio metabolismo celular que finalmente, muchos millones de
años después, a su vez evolucionará hacia la formación de sistemas cognitivos
capaces de aprender.
Paralelamente a esta revolución genética, que ha abierto las puertas a la nueva
Genómica, desde la Teoría de la Información y la Comunicación se estaban
sentando las bases de la revolución cibernética que condujo el diseño de nuevos
dispositivos capaces de hacer cómputos complejos mediante la gestión de su
flujo informativo, esos ordenadores que según MILLÁS aún no pueden competir
con una “simple” avispa. En ese contexto WIENER (1948), uno de los fundadores
de la cibernética, definió la información, al igual que SCHRÖDINGER hizo con la
vida, como entropía negativa: “entropía e información son términos opuestos, la
información mide orden y la entropía mide desorden. Es de hecho posible
concebir todo orden en términos de mensaje”. Así, en un sistema informativo la
entropía puede tomarse como una “medida de la ausencia de conocimiento”
(SHEPPARD, 1994). La realización de esos cómputos cibernéticos requiere una
definición de la información en términos matemáticos precisos como “el número
de opciones que tenemos al tratar con una serie de ítems” (REBER, 1995, pág.
369). La medida de la información como entropía negativa —o la de la entropía
como falta de información o conocimiento— remite por tanto al cálculo
probabilístico, dentro de un sistema organizado, como los seres vivos o un
dispositivo computacional, que se alejan de la aleatoriedad. Información es por
tanto la reducción de incertidumbre dentro de un sistema, al limitar la
aleatoriedad de sus estados futuros, haciéndolos más predecibles.
De este modo, aunque los sistemas informativos están montados sobre
sistemas propiamente físicos y por tanto siguen sometidos a las leyes del
intercambio energético, en otro nivel de análisis no pueden ser reducidos a
sistemas físicos. De hecho, tienen propiedades opuestas a los de esos sistemas
85
físicos. En lugar de tender a la entropía, tienden al orden, a la información, es
decir, a alejarse de la entropía o la aleatoriedad de sus estados futuros. En los
seres vivos los mensajes que codifican esa información genética vienen escritos
en un código binario simple, un alfabeto bioquímico cuyas posibilidades
combinatorias son casi ilimitadas y para cuyo descifrado se ha recurrido al
lenguaje de la teoría de la información (MAYNARD-SMITH y SZATHMÁRY, 1999). La
cibernética a su vez utiliza otros códigos digitales basados también en el
desarrollo de la teoría de la información (DUPUY, 2000).
Por tanto, el concepto de información tiene una definición puramente
estadística, formal, carente de contenido y de significado (BRUNER, 1990; POZO,
2001; PYLYSHYN, 1984; RIVIÈRE, 1991). Y así es como alcanza también a su tercer
gran ámbito de desarrollo dentro de esas revoluciones mecanicistas de mediados
del siglo pasado, la actividad de los sistemas psicológicos como un flujo o
procesamiento de información. A partir de la idea de SHANNON (1948) de
relacionar los dos estados posibles de cualquier dispositivo eléctrico (on/off) con
los valores de verdad de la lógica booleana (1/0), en la nueva ciencia los
sistemas cognitivos ya no se ocupan de las relaciones energéticas entre estímulos
y respuestas, sino que computan las relaciones probabilísticas entre diferentes
unidades de información a partir de esos eventos. Las propias pautas de
actividad neurológica en el cerebro se entienden en términos de la información, o
la reducción de entropía, producida por los “agrupamientos funcionales” de las
redes neuronales (EDELMAN y TONONI, 2000).
De esta forma, el concepto de información es el núcleo de la llamada
revolución cognitiva (BRUNER, 1983; GARDNER, 1985), por lo que el aprendizaje ya
no sería un proceso de cambio de conductas sino de adquisición de información,
que permite reducir la incertidumbre o entropía del mundo, el carácter aleatorio o
impredecible de los sucesos. De acuerdo con esta noción de información como
“entropía negativa”, todos los sistemas de aprendizaje tendrán como función
hacer el mundo más predecible y controlable, cognitivamente menos entrópico.
Para ello, a diferencia de los sistemas físicos, deben de tener algún tipo de
memoria en la que almacenar o registrar esa información. Los sistemas de
información son sistemas de memoria. Mientras que no podemos decir, sino en
sentido figurado, que los toboganes, la bicicleta o las ruedas del coche tengan
memoria, tanto los plátanos como el resto de los organismos tienen una
memoria genética, y el pulsómetro o el mp3 requieren también algún tipo de
memoria en el que almacenar la información que procesan, al igual que los niños,
los perros y los pájaros tienen, además de esa memoria genética, otro tipo de
memoria, de naturaleza cognitiva, en la que registran los cambios que se
producen en su mundo y desde la que aprenden sobre ellos, de tal modo que,
en este nivel de análisis, el aprendizaje remitiría a los cambios en la información
86
procesada o contenida en esas memorias cognitivas.
Pero asumiendo que un sistema de información no puede reducirse a meros
intercambios físicos, para nuestros intereses aquí, ¿puede explicarse el
aprendizaje solo en términos informacionales, puramente estadísticos? ¿Puede
realmente aprender como tal un sistema informativo? ¿Puede autocomplicarse o
cambiar ese código informativo a partir de la interacción con el ambiente? Si nos
remitimos a los sistemas biológicos y cibernéticos no parece que esos sistemas
dispongan de recursos para cambiar de forma organizada, es decir no aleatoria o
entrópica, sus propios códigos informacionales, en suma para aprender. En el
caso de los sistemas biológicos, de hecho se asume que el código genético no
aprende, no puede autocomplicarse, sino que sus cambios se deben al azar, a
mutaciones aleatorias, de modo que, como es sabido, en la síntesis darwiniana
que ha dominado la Biología en el último siglo, frente a los supuestos
lamarckianos, los caracteres adquiridos no se heredan. En los sistemas
cibernéticos la respuesta no es tan clara, ya que parece posible diseñar
programas que se autocompliquen, pero en general no parece que el aprendizaje
sea una función natural de los dispositivos computacionales. De hecho veíamos
en el Capítulo Primero que la llamada revolución cognitiva, basada en el
procesamiento de información, supuso un abandono del interés por el
aprendizaje en favor del estudio de la memoria (y acabamos de ver por qué)
(POZO, 1989). Podríamos decir sin entrar de lleno en un territorio muy complejo y
pantanoso, plagado de trampas y recodos, que si bien los sistemas
computacionales pueden llegar a ser programados para aprender —a condición,
eso sí, de dotarles de mecanismos dinámicos de interacción con ambientes
específicos, algo que nos remitirá como veremos a los sistemas
representacionales— los sistemas computacionales de procesamiento de
información no requieren procesos de aprendizaje para funcionar, como muestran
el mp3, el pulsómetro, o los sistemas de navegación usados en los coches, en
los cuales la modificación de los contenidos de sus respectivas memorias no es el
resultado del propio funcionamiento del sistema sino el posible producto de una
intervención externa al mismo, de una reprogramación.
En cambio, los sistemas psicológicos tienen entre sus propiedades o funciones
el aprendizaje. De ellos diríamos que, a diferencia de otros seres vivos, nacen,
crecen, aprenden, se reproducen y mueren. ¿Pero puede surgir esa capacidad de
aprender del propio código informacional? ¿Es suficiente convertir la energía en
información para que un sistema sea capaz de aprender? Pues parece que no, no
solo porque el resto de los sistemas informacionales no sean capaces de
aprender en sí mismos, sino porque hay argumentos teóricos para ello. Para que
un sistema interactúe con el mundo que está ahí afuera y aprenda de él necesita
no solo codificar la energía en información, sino que esa información represente
87
o se refiera a algo externo al propio sistema. Sin embargo, las teorías
computacionales, basadas en el procesamiento de información, asumen que todo
el procesamiento cognitivo puede ser reducido a reglas formales o sintácticas,
estadísticas, totalmente ajenas al contenido semántico de esos cómputos. Como
señalara RIVIÈRE (1991, pág., 72, énfasis suyo), un sistema así “se guía en su
procesamiento exclusivamente por su sintaxis. No actúa, en realidad, en
función de los contenidos semánticos, de los significados de sus estructuras
‘de conocimiento’ sino en virtud de la pura forma de las representaciones”.
Como hemos visto, la información es una medida puramente formal de la
probabilidad de un suceso en presencia de otro, en definitiva una función
matemática de la relación entre sucesos (DUPUY, 2000). Como consecuencia, los
cómputos se realizan con símbolos vacíos, sin contenido, puesto que “el
concepto de información, tal como lo definen los teóricos de la información, se
establece intencionadamente sin considerar el nivel semántico, haciendo
abstracción consciente del significado que esa información con respecto al
ambiente pueda tener para el organismo en interés de su supervivencia. En el
lenguaje de los teóricos de la información, es imposible hablar de información
sobre algo” (LORENZ, 1996, pág. 2, énfasis del autor).
Los símbolos computacionales no se refieren por tanto al mundo, no
representan el mundo, sino que solo tienen significado dentro del sistema. Esto,
como dice GLENBERG (1997, pág. 2), es “como intentar aprender el significado de
una palabra en un idioma extranjero usando un diccionario escrito únicamente en
ese lenguaje”. Entendida así, la información no tiene referentes ni por tanto
significado, porque no es sobre nada. Sin embargo, las representaciones tienen
necesariamente que tener referentes o contenidos, porque una representación es
algo que está en lugar de otra cosa, que tiene una función semántica, que es
sobre algo (GUIRAUD, 1955). Como vimos en el Capítulo Primero, LLINÁS (2001) ya
señalaba que la mente no es tanto un procesador de información como un
simulador de realidades virtuales que genera mapas o representaciones de su
ambiente externo e interno.
No es extraño por tanto que los sistemas exclusivamente informacionales
carezcan de la capacidad de autocomplicarse. El código genético no aprende,
solo muta. Si asumimos con SCHNEIDER y KAY (1995) que el genoma es una base
de datos que registra los “éxitos auto-organizativos”, hemos de aceptar que lo
que es seleccionado, favorecido o rechazado por el ambiente en función de sus
éxitos auto-organizativos, es en realidad el fenotipo, al que podríamos considerar
de alguna manera como el contenido de esas cadenas meramente sintácticas, de
ese código formal que constituye el genotipo. Es el proteoma y no el genoma el
que resulta o no adaptativo. El “gen egoísta” (DAWKINS, 1976) solo puede
sobrevivir y tener éxito reproductivo de modo indirecto, parasitando y poseyendo
88
fenotipos más eficaces y adaptados, entre cuyas funciones surgirá la capacidad
de aprender, de modificar las propias acciones en respuesta a las demandas del
ambiente. Pero esa nueva capacidad de aprender, que diferencia a los sistemas
psicológicos o cognitivos de otros sistemas informacionales (sean biológicos o
cibernéticos) no se derivaría directamente del nivel informacional, de convertir la
energía en información, sino de un nuevo nivel representacional, que permite
generar mapas y modelos del mundo externo que se automodifiquen o
compliquen a medida que el organismo interactúa con esa realidad virtual que ha
construido.
Los sistemas cognitivos: El cambio de las representaciones
mediante el aprendizaje
Si volvemos de nuevo la mirada al parque y pensamos cuáles de los objetos o
sistemas que podemos ver, o incluso no ver, tienen inequívocamente la capacidad
de aprender, de autocomplicarse (en principio perros, insectos, pájaros y
personas) y cuáles no (toboganes, coches, pulsómetro, semáforo, pero también
árboles, rosales), es fácil encontrar rasgos que los diferencian. En concreto,
parecen aprender todos los animales, dotados no solo de vida, como los árboles
y los rosales, sino de la capacidad de desplazarse de modo autónomo. De hecho,
la capacidad cognitiva de generar representaciones o modelos del mundo y
aprender sobre ellos parece ser una propiedad compartida por todos aquellos
seres que pueden desplazarse. Desde la generación del sistema de
“procesamiento de información molecular”, basado en el ADN, se produjo un
incremento progresivo de la complejidad de los sistemas biológicos codificados
en esa información genética. Según DELIUS (2002; ver otros relatos en LEVIMONTALCINI, 2000; LORENZ, 1996, PAPINI, 2002) en esa evolución hubo siete pasos
o momentos singulares que condujeron a la aparición de los sistemas mentales o
cognitivos, capaces de aprender: desde el ADN se pasaría a construir organismos
unicelulares y más tarde pluricelulares hasta alcanzar los sistemas sensoriales, el
movimiento, la integración de ambos en forma de sistemas nerviosos y
finalmente el ajuste de las estructuras neuronales mediante procesos de
aprendizaje y memoria. La necesidad de anticipar y optimizar las fuentes de
energía, y de obtener información (la replicación y la reproducción sexual)
presionaron en la evolución para la aparición de estructuras corporales que
conectaran la información obtenida a través del mundo, mediante los receptores
sensoriales, inicialmente muy primitivos —tal como por ejemplo sucede en los
celentéreos, como la anémonas marinas— con los sistemas motores y de acción,
de modo que se desarrolló una “tercera capa” de células en el sistema nervioso,
de “interneuronas” que, a partir de un sistema nervioso primario, que
89
representaba el mundo “en dos dimensiones” compuestas aún por estímulos y
no por objetos como tales, hizo posible las representación de un mundo
tridimensional compuesto por objetos, tal como nosotros lo experimentamos y a
partir del cual surgieron nuestros sistemas de representación y aprendizaje (LEVIMONTALCINI, 2000).
De esta forma, los organismos no aprenderían ni sobre los cambios físicos que
tienen lugar en el ambiente (estímulos) ni sobre la información extraída de ellos
(covariación estadística de información) sino sobre las representaciones del
mundo —su realidad virtual— construidas a partir de esos cambios físicos e
informacionales, en forma de “objetos” tridimensionales: “una hormiga reacciona
ante una piedra como lo haríamos nosotros, es decir, ante el objeto y no ante
una serie de estímulos” (PANTIN, 1952, citado por LEVI-MONTALCINI, 2000, pág. 45
de la trad. cast.). Aunque la integración de la información sensorial y de la acción
permitió un control creciente de ésta, mediante el desarrollo de sistemas
nerviosos centrales cada vez más complejos, ya podemos encontrar los vestigios
de la representación y el aprendizaje en esos primeros organismos capaces de
desplazarse, que en nuestro mundo con gravedad adoptan una estructura
bilateral. Solo los organismos que se desplazan necesitan anticipar los cambios
que se producirán en su ambiente. Por tanto, por más que haya gente que habla
a los geranios o conforta a sus rosales con un divertimento de Mozart, no cabe
esperar que sistemas que no se desplazan tengan una naturaleza
representacional y por tanto capacidad de aprendizaje. Sí cabe esperarlo, en
cambio, y así está demostrado, de organismos supuestamente simples como los
caracoles, los gusanos o las cucarachas, que son ya sistemas de aprendizaje
bastante eficientes, en los que podemos encontrar los mecanismos básicos del
aprendizaje asociativo humano: “Las formas básicas de aprendizaje no asociativo
(por ej., habituación, pseudocondicionamiento y sensibilización) y de aprendizaje
asociativo (por ej., adquisición, extinción y discriminación) bajo contingencias
paulovianas (es decir, emparejamiento de estímulos independiente de las
respuestas) o instrumentales (es decir, refuerzo dependiente de la respuesta)
pueden considerarse con seguridad fenómenos generales, comunes tal vez a
todos los animales bilaterales” (PAPINI, 2002, pág. 191). De esta forma podemos
pensar que los sistemas que aprenden surgieron como consecuencia de la
“explosión cámbrica” que hace unos 540 millones de años generó una gran
diversidad de formas de vida pluricelulares, organismos dotados no solamente de
sensibilidad ante los cambios ambientales sino de la capacidad de desplazarse
para incrementar sus probabilidades de supervivencia.
Vemos por tanto que en este nuevo nivel de análisis la información procesada
con un alto coste energético es usada funcionalmente para elaborar
representaciones, mapas o modelos, del mundo, mediante el desarrollo de
90
sistemas que conecten las entradas sensoriales con los mecanismos motores. De
esta forma el organismo podrá anticipar, y en su caso controlar, cambios
ambientales que le permitan seguir obteniendo energía (acceso a nutrientes y a
fuentes de energía) e información (oportunidades para replicar la información
genética), satisfaciendo de esta forma las exigencias de esos genes egoístas que
nos habitan. ¿Pero cuáles son esos mecanismos de aprendizaje y cómo
surgieron? Hay múltiples relatos de esa evolución en términos biológicos (CELACONDE y AYALA, 2001; DELIUS, 2002; LEVI-MONTALCINI, 2000; MARTÍNEZ y ARSUAGA,
2002; PAPINI, 2002) pero en cambio muy pocos en términos psicológicos. De
entre ellos, uno especialmente interesante es el propuesto por MITHEN (1996) en
su estudio sobre la arqueología de la mente. Como historiador que es, propone
una sugerente metáfora para la construcción evolutiva de la mente, que según él
habría pasado por tres fases o momentos, que se corresponden con la propia
evolución de las catedrales en nuestra cultura occidental (Figura 3.1). Si bien se
trata de un relato inevitablemente especulativo —porque, como dice PINKER
(1997), las mentes no fosilizan— contiene ideas sugerentes que nos ayudarán a
situar el origen y las funciones de los diversos procesos de aprendizaje, no solo
asociativos e implícitos (Capítulos IV y V), sino también constructivos y explícitos
(Capítulos VI, VII y VIII).
Figura 3.1. La evolución de la mente como la construcción de una catedral, a partir de MITH E N (1996).
MITHEN (1996) sugiere que la construcción de la mente sería como la evolución
arquitectónica de las catedrales y en ella se podrían identificar tres grandes
91
momentos. En un primer momento, la mente, como las humildes capillas
prerrománicas (Figura 3.1a), dispondría de una sola nave (o sistema cognitivo), a
la que luego se adosarían, como en las catedrales románicas, pequeñas y oscuras
capillas laterales —o modulares— aisladas o escasamente conectadas entre sí
(Figura 3.1b), hasta llegar a las imponentes catedrales góticas con su elevada y
suntuosa nave central a través de la cual se comunican entre sí esas numerosas
capillas laterales o modulares, antes aisladas (Figura 3.1c). Según MITHEN (1996),
la mente humana habría evolucionado desde un sistema cognitivo general, no
especializado, que dispondría de mecanismos de aprendizaje de carácter general
o multipropósito, alimentados si acaso por la información de módulos
perceptivos específicos (la capilla prerrománica), hacia la construcción de
módulos o sistemas de representación y aprendizaje que darían respuesta a
demandas ambientales específicas. Esos módulos —o capillas laterales— estarían
escasamente conectados entre sí —en términos fodorianos estarían en buena
medida encapsulados—, si bien seguiría habiendo una nave central, a la que
apenas llegarían los ecos de lo que sucediera en esas capillas, oscuras y remotas,
especializadas en devociones muy concretas, y edificadas con gruesos e
impenetrables muros (Figura 3.1b). Apenas se podría acceder de unas capillas a
otras y de la nave central a esas capillas. Un último momento en la evolución
arquitectónica de la mente, quizás ya solo observable en la mente humana y
puede que en la de algunos otros primates (Figura 3.1c) sería la construcción de
una supercapilla, la nave central —o nave de las metarrepresentaciones— que
conectaría esas múltiples capillas especializadas entre sí, las desencapsularía, de
forma que daría lugar a una mente fluida (MITHEN 1996) que permitirá conectar, o
explicitar, el contenido de esas otras capillas o módulos especializados, hasta
entonces aislados y por tanto implícitos.
Dejaré para más adelante, en concreto para el próximo apartado, lo que ocurre
en esta nave central de reciente construcción, ya que se corresponderá con el
próximo nivel de análisis en la medida en que implica convertir las
representaciones generadas en cada una de esas capillas o módulos en
verdadero conocimiento. Visitemos ahora las dos etapas constructivas anteriores.
Aunque la cronología o genealogía entre ellas es más dudosa de lo que MITHEN
sugiere (EVANS, 2010), lo que interesa aquí es la diferenciación entre dos tipos de
aprendizaje, uno de carácter general, aplicable a cualquier tipo de representación
(la capilla central prerrománica) y otro consistente en módulos o dispositivos de
aprendizaje especializados en determinados tipos de representaciones, al modo
de las aisladas y oscuras capillas románicas. La psicología del aprendizaje
asociativo se ha vinculado tradicionalmente más con el primer tipo de
aprendizaje, postulando ciertos procesos o leyes generales que se aplicarían por
igual a todos los objetos y situaciones (principio de equipotencialidad). Solo a
92
partir de la crisis de los modelos conductuales clásicos se ha empezado a asumir
la idea de que esos procesos de carácter general no pueden dar cuenta por sí
mismos del aprendizaje, ni siquiera del aprendizaje animal, y se requieren
mecanismos o procesos específicos que doten de significado a esos contextos de
aprendizaje. Así, en una línea similar a la de MITHEN (1996), PREMACK (1995)
establece una distinción entre lo que él llama causalidad arbitraria y natural, que
implicaría dos formas esenciales de adquirir representaciones (ver Tabla 3.2). La
primera de ellas, estudiada tradicionalmente en las investigaciones de aprendizaje
asociativo animal y humano, estaría basada en detectar conexiones causales
arbitrarias mediante procesos asociativos, de forma que se representarían juntos
aquellos sucesos que tienden a coocurrir, que son contiguos. Pero el segundo
sistema de aprendizaje se basaría en establecer relaciones causales naturales, que
no dependerían tanto de la regularidad de los sucesos como de ciertas
restricciones “a priori” en el procesamiento de esos sucesos, basadas en
programas “específicos”, tales como los que debe tener la cebra para
representarse a los leones como algo amenazador o los que tienen los niños para
orientarse hacia todo objeto que se parezca a un rostro humano (MEHLER y
DUPOUX, 1990).
Tabla 3.2. Diferencias entre la causalidad arbitraria y natural según PREMACK (1995)
(adaptado de KUMMER, 1995)
Causalidad arbitraria
Causalidad natural
Generalidad entre
especies
Programas de aprendizaje similares en
muchas especies
Programas muy específicos para cada
especie
Generalidad de
contenidos (clases de
hechos)
El programa acepta todos los sucesos
percibidos, dada una motivación adecuada
El programa acepta solo sucesos muy
específicos
Exposiciones requeridas
para el aprendizaje
Muchas
Pocas o ninguna
Contigüidad requerida
Solo se aceptan los sucesos muy próximos
entre sí
El programa acepta sucesos muy
separados en el tiempo o en el espacio
Como refleja la Tabla 3.2, ambas formas de aprender tienen características bien
diferenciadas. Mientras que el aprendizaje de sucesos arbitrarios se atendría
básicamente a las leyes de la asociación (PREMACK, 1995), los aprendizajes
“altamente específicos” o “naturales” no se atendrían solo a esas leyes del
aprendizaje asociativo (en el reconocimiento de los leones por las cebras no hay
segundo ensayo ni fase de extinción que valga), sino que responderían al
significado evolutivo que esos objetos o contextos han tenido en la filogenia de
ese organismo, por lo que no respetarían los principios de equipotencialidad y
93
correspondencia que subyacen en sentido estricto al aprendizaje asociativo.
Nuevamente, como viéramos en el Capítulo Primero al contrastar las dos
grandes corrientes del aprendizaje humano (la asociativa y la constructiva),
ambos enfoques de aprendizaje se han desarrollado en paralelo y disponen de
marcos teóricos y bases de datos propios en que apoyarse. Una vez más, la
forma de aprender depende del laboratorio de Psicología en que se realice el
experimento. Así, la tradición del aprendizaje arbitrario está perfectamente
representada y avalada por la investigación conductual que se ha basado
esencialmente en estudiar la forma en que los organismos asocian elementos
(estímulos y respuestas) inicialmente arbitrarios, así como las leyes generales que
subyacen a esas asociaciones. Con el fin de evitar la posible contaminación de
aprendizajes previos no controlados por el experimentador, se han usado
tradicionalmente asociaciones supuestamente arbitrarias basadas en el principio
de equipotencialidad. O al menos eso creían o decían los experimentadores,
aunque posiblemente los animales tenían otra representación de la situación
(recordemos por ejemplo que a las palomas se les “enseñaba” a asociar la
conducta de picoteo con la obtención de comida, una relación dudosamente
arbitraria). Lo cierto es que a medida que esos estudios de aprendizaje asociativo
fueron acercándose a situaciones más naturales, más propias de la historia
evolutiva de cada especie, se fue comprobando que había cierta predisposición,
cuando no mecanismos específicos, para ciertos aprendizajes.
De hecho, hoy se acumulan una gran cantidad de datos en favor de esos
mecanismos de aprendizaje especializados, procedentes de muy diferentes áreas
de investigación (ver POZO, 2003, para un resumen): (a) los estudios de
aprendizaje animal desde una perspectiva comparada (GALLISTEL, 2000; HAUSER,
2000; POVINELLI, 2012), (b) la psicología evolucionista que se ocupa del origen de
la mente humana (CARRUTHERS y CHAMBERLAIN, 2000; GANGESTAD y SIMPSON, 2007),
(c) la propia psicología evolutiva, en especial las investigaciones con neonatos y
bebés (BLAKEMORE y FRITH, 2007; CAREY, 2009; KARMILOFF-SMITH, 1992), (d) el
enfoque del embodiment o de las representaciones encarnadas (por ej.,
BARSALOU, 2008; CALVO y GOMILA, 2008; DE VEGA, GLENBERG y GRAESSER, 2008;
GIBBS, 2006), (e) el enfoque neurocientífico en el estudio de los procesos
cognitivos (por ej., BATTRO, FISCHER y LÉNA, 2008; DOIDGE, 2007; GAZZANIGA, 2009;
RAMACHANDRAN, 2011), y (f) la psicología de la instrucción y la formación de
expertos en dominios específicos (ERICSSON y cols., 1996; JARVIS y WATTS, 2012;
MAYER y ALEXANDER, 2011).
Del conjunto de estos estudios ha surgido la idea de que existen, en efecto,
dispositivos representacionales específicos para el aprendizaje en muy diferentes
dominios, si bien hay un notable desacuerdo entre los autores sobre cuáles
serían esos módulos o dispositivos especializados. Hay quienes, usando la
94
metáfora de la “navaja suiza” (COSMIDES y TOOBY, 1994) postulan una
“modularidad masiva”, con una inflación de mecanismos muy especializados y
concretos (que alcanzan tal vez su mayor barroquismo en BROWN, 2001 o WELLS,
2012, en una lista que PINKER (2002) amplía nada menos que a 370 “universales
cognitivos”, que incluyen algunos tan peculiares y diversos como el “gobierno”,
“los insultos”, “el complejo de Edipo”, “la etiqueta” o “chuparse el pulgar”) hasta
quienes reducen esos dominios a los más nucleares (CAREY y JOHNSON, 2000;
MITHEN, 1996; POZO, 2003) como puede ser la representación de los objetos
(física intuitiva) y de las personas (psicología intuitiva), y si acaso también de los
números (matemática intuitiva), de los seres vivos (biología intuitiva) y de las
herramientas (tecnología intuitiva).
Tal vez esos desacuerdos provienen en parte de la falta de un criterio claro
para decidir qué rasgos deben reunirse para suponer la existencia de un
dispositivo representacional y de aprendizaje especializado. CAREY y JOHNSON
(2000) han propuesto diversos criterios empíricos y teóricos para aceptar la
existencia de un dominio nuclear, que remitirían a su historia evolutiva, su anclaje
neurológico y su maleabilidad limitada. Sin entrar por ahora a decidir cuáles de
esos posibles módulos cumplen estos criterios (volveremos a ello en el Capítulo
V), podemos asumir que existen un conjunto de restricciones que el sistema
cognitivo, como consecuencia de su propia historia evolutiva, impone a las
representaciones específicas, a los mapas construidos en ciertos dominios. O
dicho en otras palabras, las hormigas, los perros, los pájaros y también, por qué
no, los niños que están ahora en ese parque disponen, como parte de su
equipamiento cognitivo de serie, de ciertas restricciones específicas en el
procesamiento de información por las que cada uno de ellos adquiere sus propias
representaciones de ese entorno, de modo que, como veíamos en el Capítulo
Primero, cada uno de ellos vive en su propia “realidad virtual”. De este modo los
procesos asociativos, de carácter general, en buena medida compartidos por
todos ellos, se aplicarían de modo diferente, bajo diferentes restricciones
específicas para cada uno de esos sistemas de aprendizaje (la hormiga, el
gorrión, el niño….), por lo que en realidad procesarían y asociarían distinta
información y adquirirían diferentes representaciones de ese parque. El concepto
de restricción vinculado a esos dispositivos específicos de aprendizaje debe
entenderse aquí no solo, o no tanto como una limitación —al reducir los cambios
físicos o ambientales que pueden convertirse en información para dar lugar a
representaciones específicas—, algo en todo caso necesario dada la capacidad
limitada de procesamiento de cada uno de esos sistemas, sino más bien como
una disposición potenciadora de ciertos tipos de aprendizaje, un catalizador
cognitivo que hace posible un aprendizaje muy potente incluso en las
condiciones limitadas en que se produce el aprendizaje natural o no arbitrario
95
según la Tabla 3.2.
¿De dónde procederían esas restricciones que predisponen o catalizan
aprendizajes específicos en ciertos dominios nucleares? Frente al sistema
cognitivo meramente formal, vacío de contenidos y, como consecuencia, carente
de representaciones con verdadero significado, defendido por el procesamiento
de información en el apartado anterior, los nuevos enfoques cognitivos proponen
una mente incorporada o encarnada, restringida por las entradas
somatosensoriales, por cómo nuestro cuerpo percibe y actúa en el mundo. Ya
veíamos en el Capítulo Primero que el aprendizaje implícito, de carácter
asociativo, está fuertemente vinculado a esas representaciones encarnadas (POZO,
2001, 2003) que darían forma a nuestra mente primaria. Tal como veremos en el
Capítulo V, nuestro cuerpo es un sistema de representación que facilita o cataliza
ciertos aprendizajes específicos, al tiempo que dificulta otros, lo que hará
necesarios procesos deliberados de aprendizaje explícito, habitualmente
mediados por intervenciones sociales, para ir más allá de esos aprendizajes
implícitos y encarnados primarios.
Por consiguiente, esos procesos de aprendizaje asociativo, de carácter general,
centrados en detectar covariaciones entre sucesos para hacerlos más predecibles
y controlables se potencian gracias a las restricciones impuestas por nuestras
representaciones encarnadas al tiempo que fortalecen, ajustan o modifican esas
mismas representaciones específicas al asociarlas entre sí. De esta forma, lejos de
aprender como una tabula rasa intentado poner orden en un mundo lleno de
estímulos desordenados, entrópicos, extrayendo información mediante la
detección de asociaciones arbitrarias entre eventos, desde el mismo momento del
nacimiento los organismos disponen de sistemas de representación y aprendizaje
específicos que les ayudan a poner orden, a reducir la entropía del ambiente. Así,
ese bebé al que sus padres mecen en el parque, lejos de vivir aquella confusión
de ruidos y destellos que William JAMES atribuía a los bebés, tiene un mundo
representacional mucho más ordenado, restringido por esos dispositivos
específicos de aprendizaje que le proporcionan sus representaciones encarnadas.
De esta forma los bebés, en lugar de estar equipados únicamente con un manojo
de reflejos, vestigios de la especie sin funcionalidad cognitiva específica, como
suponía PIAGET (1936) (ver THELEN y cols., 2001), o de unos mecanismos
generales de aprendizaje para detectar regularidades en el ambiente, como
supone la tradición del aprendizaje asociativo (por ej., BAILLARGEON, KOTOWSKY y
NEEDHAM, 1995; PERRUCHET y VINTER, 1998), vendrían equipados “de serie” con
mecanismos cognitivos para representar y aprender específicamente sobre las
variaciones más probables de su ambiente —o al menos del ambiente ancestral
de su especie— y así adquirir rápidamente, por procesos de aprendizaje implícito,
nuevas representaciones específicas.
96
Por tanto, frente a la idea de MITHEN (1996) de que esos dos tipos de
aprendizaje —la nave única del aprendizaje general “prerrománico” y las oscuras
capillas del aprendizaje implícito especializado— surgieron de modo sucesivo en
la evolución, cabe pensar más bien que son dos dispositivos que se requieren
mutuamente y constituyen un único sistema de aprendizaje implícito y
encarnado, un sistema primario en la filogénesis, en la ontogénesis y en el
funcionamiento mental, que caracteriza a los sistemas de representación en
cuanto sistemas de aprendizaje. En el Capítulo Primero ya vimos algunos de los
rasgos esenciales de ese sistema de aprendizaje primario, en los que
profundizaré en los dos próximos capítulos. Pero vimos también las limitaciones
de esas formas de aprender, que si bien podían dar cuenta de gran parte de los
aprendizajes humanos, eran insuficientes para explicar aquello que más nos
diferencia con respecto a otros aprendices, la adquisición de conocimiento y el
cambio personal. Para ello debemos seguir nuestro viaje, por el parque y por los
planos de las catedrales, y dirigirnos a las más recientes construcciones: la nave
central de las metarrepresentaciones, del conocimiento explícito, esa alta y
luminosa bóveda de las catedrales góticas en la que confluyen y se comunican
todas las pequeñas capillas laterales del aprendizaje implícito.
Los sistemas de conocimiento: La adquisición de conocimiento
y el cambio personal
La más reciente construcción en la arquitectura cerebral consiste en un
conjunto de estructuras cuya función sería precisamente conectar otras
estructuras cerebrales más antiguas o primarias, integrando las representaciones
en ellas generadas y permitiendo finalmente un acceso explícito a las mismas,
que hará posibles nuevas formas de aprender. Se trata de la llamada corteza de
asociación, en especial los lóbulos frontales, cuya edificación, al modo de esas
catedrales medievales, tardó cientos de millones de años en culminarse,
ocupando cada vez más espacio en la planta de la catedral (mientras la corteza
prefrontal, la cúpula construida sobre el ábside del resto de los lóbulos
cerebrales, constituye el 3,5% del total de la corteza en el gato, el 11,5% en el
gibón y el 17% en el chimpancé, en los humanos alcanza hasta el 29%)
(GOLDBERG, 2001). Pero al aumentar su tamaño, los lóbulos frontales generan
funciones cognitivas nuevas. A diferencia de las capillas o regiones cerebrales
más antiguas, especializadas según hemos visto en el procesamiento de
información específica, sea sensorial o de dominio, los lóbulos frontales, y en
especial la corteza prefrontal, las últimas naves construidas en el cerebro
humano, las que diferencian a la mente humana del resto de las mentes —los
órganos de la civilización, según LURIA— no tienen funciones especializadas sino
97
ejecutivas, gobernar y controlar el funcionamiento del resto de los órganos
cerebrales, lo que diferencia notablemente nuestras estructuras cerebrales de las
de otros animales, incluso próximos a nosotros. Según GOLDBERG (2001) serían el
director de la orquesta cognitiva, compuesta por excelentes instrumentistas,
especialistas en procesamientos concretos, pero recluidos cada uno en su capilla,
por lo que para pasar a interpretar una música más compleja, polifónica,
necesitan ser coordinados o integrados por esa nueva función ejecutiva, que al
tiempo reestructura las funciones o el papel de cada uno de esos especialistas, al
permitir conectar esas capillas entre sí, de forma que un grupo de solistas
aislados acaba por convertirse en una verdadera orquesta. Como nos recuerda el
propio GOLDBERG (2001, pág. 52 de la trad. cast.), “la corteza prefrontal es la
parte mejor conectada del cerebro. La corteza prefrontal está directamente
interconectada con cada unidad funcional bien diferenciada del cerebro... parece
contener el mapa de la corteza entera”, de modo que “las estructuras
subcorticales
antiguas,
que
solían
desempeñar
ciertas
funciones
independientemente, se encontraron ahora subordinadas al neocórtex y
asumieron funciones de soporte a la sombra del nuevo nivel de organización
neural” (GOLDBERG, 2001, pág. 48 de la trad. cast.). De este modo, esas
estructuras cerebrales y cognitivas más antiguas se integran en un sistema
jerárquico en el que se desarrollan nuevas funciones.
Esa nueva nave central, como supone MITHEN (1996), no está dedicada al culto
de ningún santo específico, no está especializada en funciones ni
representaciones específicas, sino que está conectada con todas las estructuras
inferiores del cerebro. Mientras que esos sistemas de representación específica
que vimos en el apartado anterior —las capillas laterales o modulares—
proporcionan una representación encarnada e implícita (no accesible a otras
representaciones) de aquellas partes del mundo en las que están especializados,
los lóbulos frontales, en cuanto órganos del conocimiento, no tienen acceso ni
directo ni encarnado al mundo, sino a las representaciones generadas por esos
otros sistemas. De hecho, en esas regiones cerebrales la mayor parte de las
conexiones son de entrada, dirigidas a integrar representaciones, más que de
salida hacia los órganos sensoriales y motores. Según EDELMAN y TONONI (2000)
mientras los sistemas subcorticales que se ocupan en buena medida de lo que
podríamos llamar el procesamiento implícito de la información son esencialmente
independientes entre sí, funcionan en paralelo, el procesamiento consciente de la
información, la explicitación de esas representaciones se produciría mediante
procesos de reentrada o integración de distintos estados cerebrales en ciertas
áreas de la corteza: “todos estos resultados (revisados por los autores) sugieren
que se requieren interacciones de reentrada entre múltiples áreas cerebrales para
que un estímulo sea percibido conscientemente” (EDELMAN y TONONI, 2000, pág.
98
91 de la trad. cast). De hecho, gran parte de nuestra masa cerebral, a diferencia
de otras especies, está dedicada a la regulación o control de las representaciones
proporcionadas por otras estructuras cerebrales. Mientras que en un animal como
el pulpo, capaz de notables proezas de aprendizaje observacional (FIORITO y cols.,
1998), apenas el 10% de sus neuronas se ocupan del control de la actividad
neuronal mientras un 60% regula la actividad motriz de los tentáculos y el resto
las entradas visuales y táctiles, en nuestro caso se calcula que aproximadamente
la mitad de las neuronas asumen funciones de control y regulación de otros
módulos o sistemas cerebrales (LEVI-MONTALCINI, 2000).
Las representaciones explícitas extraen por tanto sus contenidos, se nutren, de
los productos del funcionamiento cognitivo implícito, más primario, que de
acuerdo con los principios que rigen las jerarquías estratificadas, restringen el
funcionamiento de esos niveles superiores que, a su vez, los reorganizan
jerárquicamente: “la corteza prefrontal es la única parte del cerebro, y por
supuesto del neocórtex, en la que la información sobre el mundo interno del
organismo converge con la información sobre el mundo exterior”,
constituyéndose en “una elaborada maquinaria para representar nuestros estados
internos” (GOLDBERG, 2001, pág. 126 de la trad. cast.). Se trata de todo un centro
de gestión cognitiva, donde los diversos mensajes o representaciones procesados
en las capillas o módulos hasta ahora aislados, se representan a un nuevo nivel
metarrepresentacional, en la medida en que esa nave central procesa
representaciones de representaciones. La función de esta nueva nave central no
es por tanto representar el mundo en sí mismo —algo que se produce ya en el
nivel representacional implícito— sino representar nuestras propias
representaciones del mundo, es decir convertirlas en verdadero conocimiento,
entendiendo por tal la explicitación de nuestras propias representaciones en
nuevos códigos o lenguajes que harán posibles no solo nuevas funciones
cognitivas a partir de esas metarrepresentaciones, sino también reconstruir las
representaciones o funciones cognitivas a través del propio conocimiento de
ellas.
Estas nuevas funciones cognitivas requerirán por tanto procesos de
explicitación en diverso grado de profundidad. De hecho, como veíamos en el
Capítulo Primero, la distinción entre procesos implícitos y explícitos en el
aprendizaje, y en general en el funcionamiento cognitivo, debe entenderse más
en términos de niveles o grados que como una dicotomía (DIENES y PERNER,
1999; KARMILOFF-SMITH, 1992; POZO, 2001), algo de lo que nos ocuparemos más
en detalle en el Capítulo VII. En la Tabla 3.3 se retoman algunas de las funciones
cognitivas de esa nueva “suite ejecutiva” según DONALD (2001), al tiempo que se
añaden otras, reflejando ese tránsito filogenético, pero también cultural, de las
representaciones implícitas a las explícitas, del nivel representacional al
99
conocimiento. Pueden identificarse algunas funciones más simples, como el
autocontrol o el autorreconocimiento en el espejo mediante la prueba de Gallup,
compartidas con otros primates, y también otras más complejas como la lectura
de la mente, la enseñanza deliberada, el uso de representaciones simbólicas o de
planes de acción jerárquicos, que solo aparecen de modo inequívoco en los
humanos, y de forma más parcial o restringida en simios expuestos a un proceso
de aculturación (humana). Sin entrar aquí a explicar en detalle los argumentos
que subyacen a cada una de las posiciones contenidas en la Tabla 3.3, así como
los posibles contrargumentos, ya que se trata de un tema abierto, lleno de
matices, y susceptible de muchas interpretaciones teóricas alternativas (que
pueden encontrase entre muchos otros, además de en DONALD, 2001, en PENN,
HOLYOAK y POVINELLI, 2007, en POVINELLI 2000, 2010 o en TOMASELLO, 2008), creo
que podríamos afirmar con razonable certeza que algunas de estas funciones
más complejas —que para nuestros intereses incluirían la adquisición de
conocimiento y el cambio personal— serían si no exclusivamente humanas, ya
que vemos que pueden ser accesibles a otros primates en ciertas condiciones
limitadas, sí específicamente humanas, es decir propias del homo discens en
cuanto especie cognitiva.
Tabla 3.3. La ocupación de la “suite ejecutiva” por diferentes tipos de primates,
modificada a partir de DONALD (2001, pág. 139)
Función cognitiva
Monos
Simios en ambiente
natural
Simios
enculturados
Humanos
Autocontrol
Sí
Sí
Sí
Sí
Atención dividida
No
Quizá
En parte
Sí
Recuerdo guiado por acciones repetidas
No
Quizá
Quizá
Sí
Recuerdo guiado por indicios internos
No
No
Sí
Sí
Autorreconocimiento
No
Sí
Sí
Sí
Repaso y revisión
No
Quizá
Sí, aunque limitado
Sí
Imitación de planes de acción
No
En parte
Sí, aunque limitada
Completa
Inhibición deliberada
No
Dudoso
Quizá
Sí
Lectura de la mente
Mínima
Mínima
En parte
Sí
Enseñanza deliberada
No
No
Quizá
Sí
Gesticulación
No
Dudoso
En parte
Sí
Invención simbólica
No
No
Protogestos
Sí
Jerarquías de acción complejas
No
No
En parte
Sí
Sentido del pasado y el futuro
No
No
Dudoso
Sí
100
Uso de sistemas externos de
representación
No
No
En parte
Sí
Acumulación y cambio cultural
No
No
Dudoso
Sí
Adquisición de conocimiento
No
No
Dudoso
Sí
Cambio personal
No
No
Dudoso
Sí
Pero uno de los rasgos que refleja la Tabla 3.3 es que esas nuevas funciones
no se originan solo en esos nuevos órganos cerebrales, en la nueva nave central
de la mente, sino que tienen también un origen cultural, son producto de la
interacción con otros y además de una interacción mediada por sistemas
culturales (la enseñanza deliberada, el uso de lenguajes simbólicos y sistemas
externos de representación, etc.) que no solo optimizan el desarrollo o
adquisición de ciertas funciones, en lo que podríamos llamar la zona de
desarrollo próximo en la evolución de cada especie, sino que construyen o
generan nuevas funciones mentales, que no serían posibles sin la mediación y la
interiorización de esos sistemas culturales de representación. En el Capítulo VI
veremos que de hecho podemos hablar de una construcción mutua entre mente
y cultura. Por ahora, para concluir nuestro viaje por las capillas de la mente y por
los sistemas de aprendizaje a que dan lugar, y antes de adentrarnos en los
próximos capítulos en el sistema primario de aprendizaje implícito y asociativo
sobre el que se construyen las formas de aprender más complejas, conviene
retomar una idea esencial sobre la función cognitiva de los procesos de
explicitación. La Tabla 3.4 recoge los cuatro tipos o más bien niveles de
funciones cognitivas identificadas por RIVIÈRE (2003b). En ella, las funciones
cognitivas más elementales, de tipo 1 y 2, no solo son producto exclusivamente
de ese funcionamiento cognitivo implícito, sino que además, de acuerdo con la
idea de la modularidad de FODOR (1983), se nos presentan como opacas o
impenetrables a esos procesos explícitos, de forma que no se puede acceder a
ellas para transformarlas desde la nave central de las metarrepresentaciones. En
cambio las funciones 3 y 4 son susceptibles, en diferente grado, de una
influencia educativa y de un aprendizaje explícito. Mientras que las funciones de
tipo 3 (por ejemplo el aprendizaje de una lengua oral concreta) suponen el
formateo cultural de una función natural (la adquisición del lenguaje), las
funciones de tipo 4 (por ej., el aprendizaje de la escritura) no estarían
programadas genéticamente pero sí serían compatibles con esa programación,
posiblemente en la medida en que esos dispositivos culturales han evolucionado
para adaptarse a las propias restricciones impuestas por la mente humana (POZO,
2001). Por tanto mientras que las funciones de tipo 3 se apoyarían aún en
procesos de aprendizaje esencialmente implícitos (RIVIÈRE, 2003b), estas
101
funciones de tipo 4, a diferencia de las tres anteriores, sobre todo de las dos
primeras, requerirían un aprendizaje plenamente explícito que, como vemos, solo
sería posible mediante una intervención social deliberada (RIVIÈRE, 2003b),
basada en el diseño de espacios y actividades instruccionales o en un sentido
más amplio psicológicas.
Tabla 3.4. Cuatro tipos de funciones mentales según RIVIÈRE (2003b)
Tipo 1
Tipo 2
Tipo 3
Tipo 4
Establecimiento de
constantes de brillo por el
sistema ocular.
Estructura perceptiva.
Procesos perceptivos
complejos que permiten
percibir el mundo con una
estabilidad y una
organización.
Noción del objeto
permanente.
Nos permiten comprender
el mundo.
Estructura del lenguaje.
Comprensión del discurso.
Comunicación
(lengua oral).
Multiplicación.
Aprendizaje del código:
leer y escribir.
Determinada por el
genoma.
Determinada por el
genoma.
Aunque en menor grado.
Híbrido que implica el
formateo cultural de
funciones definidas por el
genoma.
Permitida por el
genoma.
Diferencias entre especies.
Se comparten con otras
especies
Específicas del hombre
(procesos de humanización).
Específicas del hombre
(hacen cultura o
aculturan).
Interiorización por parte
del organismo de
invariables del mundo que
son decisivas para la
adaptación de la especie.
Interiorización por parte
del organismo de
invariables del mundo que
son decisivas para la
adaptación de la especie.
Proceso de interiorización a
medida que continúa
nuestro proceso de
“especiación” nunca llegan a
interiorizarse del todo.
Tienen muchos
problemas de
interiorización.
No susceptibles a la
interacción.
No susceptibles a la
interacción.
Se dan en contextos
interactivos muy particulares
(crianza).
Precisa de intención
educativa e
interacción.
Sensibles a la
interacción y requieren
formas especializadas
de interacción.
Implican interacciones
explícitamente dirigidas
a la interiorización por
el niño de ingenios de
la cultura.
Programa explícito.
Inconscientes.
Por ello no consumen
recursos cognitivos.
Más conscientes pero no
demasiado.
Diferentes grados de
conciencia.
Su constitución no se
propone de forma explícita y
consciente pero la logran
con extremada eficiencia.
No susceptibles a influencia
educativa.
No susceptibles a la
influencia educativa.
En interacción con el
mundo.
Influencia educativa.
Procesos complejos,
automáticos. Modulares y
localizadas.
Procesos complejos.
Modulares.
Poco modulares y
localizadas.
Carácter simbólico.
Definen los símbolos
fundamentales.
Nada modulares, no
localizadas.
Carácter simbólico.
18 primeros meses de vida
Existen períodos críticos
18 primeros meses de
vida.
18 meses a 5 años
(lenguaje, simulación, teoría
de la mente).
Desde la escolaridad.
No existen períodos
102
Existen períodos críticos.
Pero como sugieren PREMACK y PREMACK (2002), tal vez debiéramos
preguntarnos si no existen también, al menos desde el punto de vista del
aprendizaje, otro tipo de funciones, de tipo 5, cuya adquisición, a diferencia de
las funciones de tipo 4, no solo no estaría programada sino que sería en buena
medida contraria o incompatible con las funciones anteriores, de tal modo que su
adquisición supondría una profunda reestructuración de las representaciones,
esencialmente implícitas, generadas en los niveles anteriores. RIVIÈRE (2003b,
pág. 241) asumía que las funciones de tipo 4 “reinterpretan y revisan las
funciones de tipo 3”, pero hoy sabemos que en algunos casos no se trata solo
de revisar esas funciones sino de reestructurarlas, o reorganizarlas
jerárquicamente, incluso de redescribir algunos de los supuestos de las funciones
más básicas (de tipo 1 y 2) para lograr la construcción de ciertos tipos de
conocimiento claramente contraintuitivos, incompatibles con el funcionamiento
del sistema cognitivo primario al que me referí en el Capítulo Primero. Así, en
diversos ámbitos de la intervención psicológica, como puede ser la adquisición de
conocimientos científicos o matemáticos (por ej., NUNES y BRYANT, 1997; SCHNOTZ,
CARRETERO y VOSNIADOU, 1999; POZO y FLORES, 2007; VOSNIADOU, 2008), pero
también el cambio personal (CARO GABALDA, 2011; NEIMEYER, 2009), se considera
que el aprendizaje requiere una reestructuración o un cambio conceptual o
personal profundo, que implicaría superar o trascender las restricciones
impuestas por el “equipamiento cognitivo de serie” en ese dominio (POZO y
GÓMEZ CRESPO, 2002), lo que requeriría procesos cognitivos de mayor
complejidad. En el apartado anterior vimos que uno de los rasgos que
caracterizaban a esos “dominios nucleares” para los que disponemos de
dispositivos de aprendizaje específicos, basados en la forma en que nuestro
cuerpo procesa y se representa el mundo, era su resistencia al cambio cognitivo,
que sean muy difíciles de modificar o reorganizar como consecuencia de ese
aprendizaje e incluso de la instrucción explícita.
Mientras que no parece que haya una resistencia en la mente humana a
aprender a leer o a multiplicar, a pesar de ser artefactos culturales muy complejos
con una larga historia cultural detrás, sí parece haber una fuerte resistencia a
aprender termodinámica (la dichosa entropía felizmente olvidada…) o las propias
Leyes de Newton (POZO, 1987; POZO y GÓMEZ CRESPO, 1998; VIENNOT, 1996), a
adoptar nuevas formas de aprender y enseñar que entran en colisión con nuestro
realismo intuitivo (ATKINSON y CLAXTON, 2000; POZO y cols., 2006). Según la idea
de la epidemiología de las representaciones culturales de SPERBER (1996) los
seres humanos nos contagiaríamos fácilmente de ciertas representaciones, por
mera exposición a ellas, sin necesidad de un aprendizaje explícito y deliberado —
103
por ejemplo, así aprendemos en buena medida los estereotipos sociales o las
actitudes—, mientras que estaríamos inmunizados por nuestro sistema cognitivo
primario para adquirir otras, claramente contradictorias con los supuestos
representacionales de esa mente intuitiva, como los ejemplos antes señalados,
cuyo aprendizaje requeriría, por tanto, procesos de explicitación complejos que, a
diferencia de las funciones de tipo 4 postuladas por RIVIÈRE (2003b), ni aun así
asegurarían el necesario cambio conceptual o personal (como veremos en los
Capítulos VII y VIII). De esta forma, al pensar en el aprendizaje como un
proceso de explicitación dirigido a la adquisición de conocimiento y el cambio
personal, nos vamos a encontrar una nueva jerarquía de niveles de explicitación,
susceptible también de entenderse como una jerarquía estratificada, en la que las
formas inferiores, necesarias para adquirir las funciones de tipo 3, restringirán los
procesos necesarios para adquirir las funciones de tipo 4, que a su vez serán una
condición necesaria para la adquisición de esas nuevas funciones y
representaciones de tipo 5, que implicarían un cambio radical de los dispositivos
cognitivos y de aprendizaje primarios, por los que, de hecho, debemos comenzar
nuestro viaje detallado a través de los procesos de aprendizaje implícito y
asociativo (Capítulos IV y V) y más tarde explícito y constructivo (Capítulos VI y
VII).
104
CAPÍTULO IV
El aprendizaje implícito: Funciones, procesos y
ámbitos de aplicación
La conciencia de la inconsciencia de la vida es el más antiguo impuesto a la inteligencia. Hay
inteligencias inconscientes —resplandores del espíritu, corrientes del entendimiento, misterios y
filosofías— que tienen el mismo automatismo que los reflejos corpóreos, que la gestión que el
hígado y los riñones hacen de sus secreciones.
Fernando PESSOA: Libro de desasosiego
Si persistiésemos en afirmar que somos nosotros quienes tomamos nuestras decisiones,
tendríamos que comenzar dilucidando, discerniendo, quién es, en nosotros, aquel que tomó la
decisión y quién es el que después la cumplirá, operaciones imposibles donde las haya. En rigor,
no tomamos decisiones, son las decisiones las que nos toman a nosotros.
José SARAMAGO: Todos los nombres
No puedo combinar unos caracteres
dhcmrlchtdj
que la divina Biblioteca no haya previsto y que en alguna de sus lenguas secretas no encierren
un terrible sentido. Nadie puede articular una sílaba que no esté llena de ternuras y de temores;
que no sea en alguno de esos lenguajes el nombre poderoso de un dios.
Jorge Luis BORGES: La biblioteca de Babel
Nada revive el pasado tan completamente como el olor que una vez estuvo asociado con él.
Vladimir NABOKOV: Mashenka
Cuando visitó el anfiteatro de Verona, Speer se dio cuenta de que, si en ese lugar se
aglomerasen personas con opiniones diferentes, quedarían unificadas en una sola opinión, y que
precisamente ése era el propósito del estadio, conseguir que desapareciera el individuo.
Convertirlo en masa. Hacer que no tuviera ninguna importancia lo que un pobre hombre
pudiera pensar personalmente, porque lo que valía era una opinión distinta, que salía unánime de
la multitud.
Rafael C HIRBES: Crematorio
Principios funcionales del aprendizaje implícito
Hemos visto que en algún momento remoto en la evolución de la materia,
hace más de 500 millones de años, algunos seres vivos lograron desplazarse por
su entorno en busca de mejores “paquetes de energía” con que alimentar su
105
metabolismo y mayores probabilidades de reproducirse, los dos grandes “trucos”
mediante los que los seres vivos logran convertir la energía en información y
escapar momentáneamente de la tiranía de la entropía (SCHRÖEDINGER, 1944). Esa
capacidad de desplazamiento se asentó, como vimos en el capítulo anterior, en
una simetría bilateral de efectores, receptores —y de otros muchos sistemas
corporales— enlazados mediante una “tercera capa” de interneuronas, que no
solo hace posible la coordinación de las respuestas ante las entradas sensoriales
sino que permite representarse un mundo tridimensional compuesto por objetos
y no por simples estímulos o “paquetes de energía” (LEVI-MONTALCINI, 2000). Ante
esa necesidad de coordinar percepciones y acciones resultó muy útil y adaptativa
la evolución de sistemas funcionales que permitieran modificar esas
representaciones tridimensionales, esos mapas del mundo compuestos por
objetos, cuya acción podía de esa forma no solo ser anticipada sino en ocasiones
también controlada, incrementando así nuevamente las probabilidades de
sobrevivir y en suma de dar satisfacción a esos genes egoístas que esclavizan a
todos los seres vivos. Surgió así un sistema primario de aprendizaje, o de
actualización de las representaciones en respuesta a los cambios ambientales,
que si bien fue produciendo resultados más complejos a medida que esa capa de
interneuronas se ampliaba, parece haber conservado su naturaleza y funciones
esenciales en todos los descendientes de aquellos primeros seres vivos capaces
de aprender, incluidos nosotros, usted y yo, lector y autor, aquí y ahora.
En el Capítulo Primero destaqué ya algunos rasgos de ese sistema de
aprendizaje primario, que acabé caracterizando como implícito y asociativo, en
contraste con el más reciente sistema explícito y constructivo. Ahondaremos
ahora en algunos de esos rasgos funcionales del aprendizaje implícito: su
naturaleza representacional, las funciones que cumple y las condiciones o
requisitos que exige su activación, antes de analizar en el próximo apartado los
procesos psicológicos en que se sustenta. La Tabla 4.1 resume algunas de esas
características, que explicaré a continuación, centrándome esencialmente en la
primera columna, si bien es necesario el contraste con los rasgos del aprendizaje
explícito, de los que me ocuparé con algo más de detalle en el Capítulo VI.
Tabla 4.1. Rasgos funcionales del aprendizaje implícito en comparación con el explícito
Aprendizaje Implícito
Aprendizaje Explícito
Naturaleza representacional
De carácter generalizado o universal, equipotencial,
basado en el principio de conectividad de la actividad
neuronal.
De naturaleza más focalizada, desarrollado a partir de
sistemas de conocimiento específicos en ciertos
dominios.
De
naturaleza
encarnada,
restringido
representaciones somatosensoriales específicas.
De carácter simbólico, requiere codificación en otros
lenguajes y permite abstracción.
por
106
De carácter procedimental, un saber hacer.
De naturaleza declarativa, un saber decir.
Funciones cognitivas
Su función es predecir y controlar objetos o sucesos
relevantes.
Su función es explicar o relacionar entre sí objetos o
sucesos.
Sirve para detectar regularidades, lo común en
situaciones diversas, para generalizar y establecer
asociaciones entre objetos o sucesos.
Sirve para dar cuenta de las violaciones de esas
regularidades, buscando relaciones significativas entre
esos objetos y sucesos.
Es un sistema conservador, cuya función es establecer
rutinas y representaciones estables.
Es un sistema que permite la renovación de
estructuras de conocimiento en dominios específicos.
Produce cambios muy lentos, de naturaleza acumulativa.
Produce cambios cualitativos, que aunque requieren
práctica, pueden parecer repentinos y llegar a ser
radicales.
Busca la certeza, aprende de los casos positivos y
desecha los errores o casos negativos.
Se aprende mediante la pregunta o la duda, a partir
de los errores o situaciones novedosas.
Tiene una función pragmática: tener éxito en futuras
predicciones o acciones.
Tiene una función epistémica, buscar relaciones
significativas que ayuden a comprender mejor.
Requisitos
No es intencional, sino incidental, además de automático
y no controlable.
Es deliberado,
consciente.
Requiere menos esfuerzo y motivación, se aprende casi
sin querer.
Es esforzado y requiere motivación, no se aprende si
no se quiere aprender.
Se produce
informales.
Tiene una naturaleza más académica y suele requerir
contextos más formales.
de
forma
experiencial
en
contextos
No se ve afectado por la cultura, la educación o la
intervención psicológica.
intencional
y
requiere
Fuertemente dependiente de la cultura
educación o la intervención psicológica.
control
y
la
Naturaleza representacional
Carácter generalizado o universal
Cuando visitamos los planos de las catedrales de la mano de MITHEN (1996) en
el capítulo anterior, veíamos que en la nave única de las representaciones
primarias solo había un modo de funcionar, aún equipotencial, sin distinción de
espacios ni contenidos, en el que todos los santos y todos los objetos recibían la
misma advocación. No hay altares exclusivos sino un modo de funcionar
universal, común, basado, como veremos más adelante al ocuparnos de los
procesos del aprendizaje implícito, en el principio universal de conectividad de la
actividad neuronal. Se trata por tanto, en cuanto a su dinámica, de un sistema de
aprendizaje inespecífico que se aplica por igual a todos los objetos y a todos los
contextos, debido a la propia naturaleza asociativa de la actividad cerebral que se
propaga de forma en apariencia indiscriminada a través de las redes neuronales
107
activas. Los principios y leyes de la asociación en que se basa el aprendizaje
implícito son de hecho universales a través de ambientes, especies e individuos
de acuerdo con el principio de equipotencialidad que, según vimos, caracterizaba
al conductismo clásico y por extensión a otros enfoques asociacionistas del
aprendizaje (POZO, 1989).
De naturaleza encarnada, restringido por representaciones
somatosensoriales
Pero ese carácter equipotencial del aprendizaje implícito se ve sin embargo
restringido por su dependencia de representaciones encarnadas, por las
restricciones que impone el propio cuerpo al procesamiento y que dan lugar a
dispositivos específicos de aprendizaje en dominios específicos. Volviendo a la
catedral de la mente dibujada por MITHEN (1996), muy pronto, si no
simultáneamente, se construyeron capillas específicas, módulos cognitivos,
dedicados al procesamiento y aprendizaje en dominios nucleares específicos (el
mundo físico, las personas, tal vez el mundo natural, las herramientas, el
número, el lenguaje, etc.) en los que lejos de cumplirse esa equipotencialidad por
la que todo se asociaría por igual con todo, hay predisposiciones o restricciones
específicas en relación con ciertos objetos o sucesos. Si bien el cerebro es una
máquina asociativa (KAHNEMAN, 2011), en la que todas las redes activas
simultáneamente tienden a asociarse, esa conectividad está regulada por ciertas
sustancias neurotransmisoras, tanto activadoras como inhibidoras, que actúan
como reguladores o catalizadores de la propagación de esa activación. De esta
forma, aunque los procesos de aprendizaje asociativos sean los mismos en todos
los ámbitos y dominios, en todas las capillas de la mente, no se aplican por igual
a todos los objetos, hay santos más venerados que otros. Hay sin duda objetos,
y asociaciones entre objetos (sucesos), que por nuestra historia natural, de la
que nuestro cuerpo es un excelente resumen, merecen veneración y otros que
nos producen un profundo rechazo, por lo que en vez de aplicarse las leyes
universales de la asociación de forma plana, urbi et orbi, como sucede en los
escenarios arbitrarios, neutrales o sin historia evolutiva que han predominado y
siguen predominando todavía hoy en los laboratorios de psicología, en la vida
real se despliegan de forma selectiva, restringida, modulados por esos
dispositivos específicos de aprendizaje que constituyen los dominios nucleares de
la mente.
En cambio, como veremos en su momento, el sistema de aprendizaje explícito,
aunque según la idea de las jerarquías estratificadas se verá restringido por el
contenido de los aprendizajes implícitos primarios, dependerá sobre todo de los
sistemas o lenguajes de representación simbólica proporcionados por la cultura,
especializados también en la codificación de determinado tipo de objetos y
108
relaciones. Mientras que algunos de esos lenguajes son muy generales y
permiten representar casi cualquier tipo de objeto o relación (la lengua o las
matemáticas), otros son sistemas altamente específicos (las notaciones
musicales, los mapas, la notación en ajedrez, etc.). Pero en todo caso, tanto
unos como otros tendrán como función reformatear las representaciones en un
dominio dado, generando nuevas posibilidades de aprendizaje más allá de las
restricciones impuestas por la naturaleza encarnada de las representaciones
primarias.
De carácter procedimental, un saber hacer
Dado su formato representacional somatosensorial, el aprendizaje implícito
tiene una naturaleza procedimental, es más bien un saber hacer desplegado a
través de percepciones y acciones, que muchas veces resulta difícil de explicitar o
traducir a un código simbólico (intente si no el lector describir qué hace para
atarse los cordones de los zapatos). Como veremos en las próximas páginas,
podemos aprender a reconocer y categorizar objetos y situaciones sin saber
cómo lo hacemos, ni siquiera en qué indicios nos basamos o a qué información
atendemos. Podemos aprender a construir frases en subjuntivo sin siquiera saber
que existe el tal subjuntivo, o golpear con la raqueta una pelota que viene hacia
nosotros mediante sofisticados cálculos sobre fuerzas y trayectorias que no
sabríamos hacer ni con una calculadora estadística.
En estos casos y otros muchos desplegamos secuencias de acciones
cognitivas, procedimientos, de los que en general no podríamos informar, ya que
ello requeriría codificar toda esa información en un nuevo formato
representacional de naturaleza simbólica. Es más, aunque pudiéramos hablar de
ello o traducirlo a uno de esos códigos formales, eso generaría una nueva
representación simbólica de ese fenómeno u objeto, pero no necesariamente
cambiaría nuestra representación implícita de él, que se apoya en los procesos de
aprendizaje implícito de naturaleza encarnada y no en la codificación simbólica de
esas representaciones. De hecho, el aprendizaje explícito requiere elaborar y
manipular representaciones simbólicas de objetos y situaciones por medio de
procesos no asociativos, generando una nueva representación declarativa que,
sin embargo, no supone por sí misma cambiar las representaciones implícitas, las
acciones o percepciones de esos mismos sucesos u objetos. Se puede aprender a
hacer algo y aprender a decirlo por vías distintas, pero manteniendo ambas
representaciones disociadas, de forma que apenas se influyan. En otras palabras,
el aprendizaje implícito por sí mismo no cambia nuestras ideas o nuestro
conocimiento, pero el aprendizaje explícito tampoco cambia necesariamente
nuestras acciones o percepciones si no alcanza, como veremos en el Capítulo
109
VII, determinados niveles de explicitación. Un ejemplo de ello sería la conocida
ilusión de MÜLLER-LYER (Figura 4.1).
Figura 4.1. Ilusión perceptiva de MÜ LLE R -LYE R .
Por más que sepamos explícitamente que ambas líneas son iguales, y podamos
incluso comprobarlo usando un sistema simbólico de representación como por
ejemplo una regla, seguimos viendo la línea de abajo más larga que la de arriba
porque en este caso nuestro sistema perceptivo se apoya en una función de tipo
1, en la clasificación de RIVIÈRE (2003b), que supuestamente no es permeable a
la influencia educativa ni al conocimiento explícito y, por tanto, si bien como
veremos en el Capítulo VIII posiblemente sí es sensible a la experiencia, ya que
no se produce por igual en todas las culturas, por lo que esta ilusión es, de
hecho, un producto del aprendizaje implícito. En todo caso, al menos en las
culturas industrializadas, como dice KAHNEMAN (2011, pág. 43 de la trad. cast.)
“uno no puede decidir verlas iguales aunque sepa que lo son”. En otros casos
menos extremos, cuando están implicadas funciones de tipo 2 o tipo 3, como
puede ser en nuestra representación de ciertos objetos físicos, como la aparente
continuidad de la materia y la resistencia a aceptar la idea del vacío, el horror
vacui, esas representaciones encarnadas, con un fuerte arraigo somatosensorial,
se pueden lograr superar, pero no abandonar, mediante ciertas estrategias
instruccionales que proporcionan nuevos marcos conceptuales apoyados en
códigos simbólicos específicos (POZO y GÓMEZ CRESPO, 1998, 2005), como
veremos nuevamente en el Capítulo VII. De la misma forma, ciertas actitudes y
representaciones sociales pueden cambiarse por procesos de explicitación,
aunque siempre persiste el riesgo de regresar a esas representaciones primarias,
adquiridas por procesos implícitos, que parecen ser muy persistentes
(RODENHAUSEN y GAWRONSKI, 2013). Pero como veremos, para que ambas formas
de aprender y representar se integren y actúen de modo coherente, y aun así
con limitaciones, se suelen requerir intervenciones sociales que promuevan
actividades que nos ayuden a tomar conciencia de la disociación y a reconstruir
110
por procesos de aprendizaje explícito nuestras representaciones implícitas
primarias (ver Capítulo VIII).
Funciones cognitivas
Predicción y control de sucesos
Como hemos visto ya, las formas primarias de aprendizaje proporcionan a los
organismos que se desplazan en ambientes cambiantes la ventaja evolutiva de
poder anticipar algunos de esos cambios e incluso en muchos casos poder
controlarlos, acercándose o alejándose de ellos en función de sus consecuencias
para el organismo. Las formas básicas de condicionamiento serían en realidad
manifestaciones diferentes de esta misma función cognitiva, basada en procesos
asociativos. En el condicionamiento clásico el organismo aprende sobre ciertos
indicios o sucesos que anteceden a un suceso relevante, permitiéndole predecir
su probable ocurrencia, y prepararse para ella, por ejemplo mediante una
reacción defensiva. En cambio, en el condicionamiento operante alguna acción
del organismo serviría para aumentar o reducir la probabilidad de que un suceso
deseable o indeseable ocurra. De esta forma, según postulaba SKINNER (1953), el
condicionamiento estaría regido por un mecanismo de selección ambiental que
sería un trasunto del proceso darwiniano de selección natural: solo las conductas
eficaces y contingentes sobrevivirían, mientras que el resto se extinguirían.
Es fácil entender el valor que para la supervivencia de un organismo tiene
aprender a anticipar y controlar sucesos que inicialmente estarían vinculados a las
necesidades básicas, o sea al funcionamiento metabólico y a la trasmisión
genética, pero que a medida que el ambiente se vuelve más complejo, no solo
en su estructura física sino social, irían implicando muchos otros motivos que, en
sentido literal, mueven al organismo a aprender. Pero para lograr verdadero
conocimiento y conseguir que este se vuelva más complejo no basta con esas
funciones de predicción y control. Se precisa además comprender mediante
procesos explícitos por qué unos sucesos predicen y controlan a otros y sobre
todo por qué en ocasiones no los predicen o controlan, yendo más allá de esa
situación concreta para abstraer principios o conceptos que permitan explicar por
qué el mundo, y uno mismo, es como es.
Detección de regularidades y generalizaciones a partir de ellas
Lo que caracteriza al sistema de aprendizaje asociativo e implícito es que
detecta los rasgos invariantes en diferentes entornos (EVANS, 2010) y permite
generalizar esos rasgos comunes a futuras situaciones o contextos, haciéndolos
de esa forma más predecibles y controlables. La adquisición de estereotipos
111
sociales o, en general, el proceso de formación de categorías, serían ejemplos de
esta de función, e ilustrarían muy bien la utilidad pero también las limitaciones
del aprendizaje asociativo implícito. Cuando asumimos un determinado
estereotipo de periodista, de psicóloga o de futbolista, detectamos los rasgos
invariantes a periodistas, psicólogas o futbolistas y desechamos, por supuesto sin
darnos cuenta, todos otros aquellos rasgos que varían entre personas incluidas
en esas categorías, algunos de los cuales en cambio serían relevantes si
estuviéramos categorizando a esas mismas personas con algún otro criterio (su
afinidad política o futbolística o su nacionalidad).
El aprendizaje implícito se basa en establecer asociaciones entre los rasgos más
probables, es decir en asumir implícitamente que cuando ocurre uno de esos
rasgos invariantes tenderán a ocurrir también los demás, lo que permite
generalizar a nuevos casos. Cuando un niño que está aprendiendo el castellano
dice que se “ha hacido” daño o que el juguete se “ha rompido” está extrayendo
esas invarianzas del flujo informativo y generalizando a un caso nuevo, que sin
embargo resulta ser una sobregeneralización, ya que en estos casos se trata de
verbos irregulares y por tanto de excepciones a la regla en que se sostiene esa
invarianza. Lo mismo sucede en otros muchos contextos sociales y físicos, hay
objetos que aunque no comparten rasgos invariantes pertenecen a la categoría
(las ballenas son mamíferos) y otros que teniendo ciertos rasgos invariantes
tienen también características excepcionales que escapan al aprendizaje implícito
y a los estereotipos (futbolistas cultos, italianos tímidos, sacerdotes procaces). La
única forma de aprender sobre estos casos extraños, de generar una
representación precisa de ellos, es mediante procesos de aprendizaje explícito
que se centren en lo nuevo, lo excepcional, lo diferente, la varianza, y que más
allá de ello permitan establecer relaciones, y no solo asociaciones, entre esos
rasgos, comprendiendo por qué suelen darse juntos y por qué en ese caso no se
produce esa covariación. La mayoría de las aves vuelan, pero no todas. Y hay
otros animales que vuelan sin ser aves. Comprender las relaciones entre el vuelo
y ciertas estructuras anatómicas, más allá de detectar esa regularidad, permitirá
comprender mejor cómo vuelan los animales y será imprescindible para diseñar
otros artefactos que vuelen. Detectar los rasgos que suelen covariar en los
alumnos que fracasan, o en las personas depresivas, ayuda a quien tiene que
intervenir en esos casos a predecir su futura conducta pero también a
estereotiparles, con el riesgo de que esas generalizaciones son siempre
simplificadoras. Los alumnos, las personas depresivas, y el mundo en general,
suelen ser más complejos que las categorías que usamos para interactuar con
ellos, de tal forma que siempre habrá excepciones a la regla que, por su propia
naturaleza, escapan al funcionamiento del aprendizaje implícito. Comprender los
factores que conducen a un niño al fracaso en una tarea dada, o las
112
circunstancias concretas que han llevado a ese estado depresivo, estableciendo
ciertas relaciones necesarias o de significado entre las características de las
personas y de las situación, no solo ayudará a predecir mejor su comportamiento
individual sino también a diseñar mejoras en la intervención que deben basarse
en un aprendizaje explícito.
Función conservadora: Establecer rutinas y representaciones
estables
El sistema cognitivo implícito, y con él las formas de aprendizaje primario, tiene
como función esencial “mantener y actualizar un modelo de nuestro mundo
personal que representa lo que en él es normal” (KAHNEMAN, 2011, pág. 99 de la
trad. cast.). Ya SHERRY y SCHACTER (1987) distinguían entre una memoria
implícita, que estandariza los sucesos, los esquematiza, y una memoria explícita o
episódica que se centra en sucesos o situaciones nuevas, que por alguna razón
se salen de la normalidad. Probablemente en unos días, o incluso horas, no
recordaremos nada de la persona que tenemos sentada enfrente en el tren de
cercanías o en el metro, si entretanto no sucede nada anormal, no regular, con
ella. Como consecuencia, el sistema cognitivo implícito, y el sentido común que
de él se deriva, es conservador, minimiza lo nuevo, lo reduce a lo ya conocido o,
mejor, a lo ya representado implícitamente, a lo que damos por supuesto sobre el
mundo. Por tanto cada vez que alguien, cierto político, alguna autoridad o
habitualmente alguien más “sensato” que nosotros, nos dice que algo es de
sentido común o que las cosas hay que “hacerlas como Dios manda” está
invocando al espíritu de la normalidad y la rutina de nuestros zombis cognitivos,
esos que nos hacen ver un mundo más estable y cierto de lo que probablemente
es. El aprendizaje implícito sobrevalora la estabilidad, la certidumbre de nuestras
representaciones.
Se trata de un sistema diseñado para cambiar lo menos posible, porque todo
cambio (y el aprendizaje es un tipo de cambio) tiene un costo cognitivo
adicional, lo que resulta inviable para un sistema que como vimos en el Capítulo
Primero minimiza con mucha eficacia el gasto energético, el consumo de glucosa
por nuestro cerebro. Ello hace que las representaciones adquiridas por esta vía
asociativa e implícita se vuelvan rutinarias, se automaticen, de modo que,
dándolas por supuestas, como parte de esa configuración de sucesos que
tienden a ocurrir juntos, rechacen los cambios, las sorpresas, que solo pueden
ser procesados alertando al sistema cognitivo explícito, lo que supone un
esfuerzo cognitivo muy difícil de mantener (KAHNEMAN, 2011). Es cierto que a
veces se vincula la intuición con la creatividad, que se asume que las respuestas
nuevas con frecuencia surgen más de la irreflexión, de la espontaneidad, al modo
del inconsciente freudiano, ya que los procesos explícitos tienen también, como
113
veremos, una función inhibidora, de regulación control, por lo que al estar
apagados permiten acciones o representaciones habitualmente censuradas
(CLAXTON, 2005). Pero también es cierto que esas representaciones disruptivas
surgidas de cierto tipo de intuición deben ser filtradas o valoradas por la mente
analítica que soporta el conocimiento explícito, que es el que realmente puede
analizar críticamente lo nuevo o distinto (ATKINSON y CLAXTON, 2000; KAHNEMAN,
2011).
Cambios lentos, de naturaleza acumulativa
Pero aunque sea proclive a una vuelta a la normalidad, a rutinas y
representaciones estables, el aprendizaje asociativo e implícito no deja de ser un
sistema de aprendizaje y por tanto de cambio, cuya función es actualizar las
representaciones en respuesta a las demandas del ambiente. Pero se trata de un
cambio lento, continuo (el aprendizaje implícito “consiste en un cambio continuo,
acumulativo en los patrones asociativos que es sensible a los rasgos estadísticos
de la serie de ítems o sucesos encontrados” según la definición de FRENSCH y
RUNGER, 2003, pág. 17), un gota a gota, ensayo a ensayo, la mayor parte de las
veces ligado a curvas del aprendizaje desaceleradas, de forma que una vez
alcanzada una representación, esta se convierte en una meseta desde la que es
difícil avanzar y que suele traducirse en patrones representacionales inflexibles
(REBER, 2013). Dado el escaso consumo cognitivo del aprendizaje implícito, esta
necesidad de acumular práctica resulta eficiente y poco gravosa para el sistema
cognitivo, al tiempo que asegura ese mundo representacional estable.
Este tipo de aprendizaje resulta por tanto muy eficaz en ambientes poco
cambiantes, como eran los de nuestros ancestros. Por no pensar en otros
animales, en ciertos insectos como la cucaracha que apenas han evolucionado en
más de 500 millones de años, en nuestro pasado como especie hubo
tecnologías, como la de las primeras piedras talladas por el Homo Habilis, que
parece que no lo era tanto, porque esta cultura lítica duró más de un millón de
años sin apenas evolucionar. Casi como los móviles actuales. Sin ir tan lejos, el
mundo social, cultural, tecnológico, profesional, de nuestros abuelos o bisabuelos
era sin duda mucho más estable que el actual, menos cambiante. Los límites del
sistema primario de aprendizaje se manifiestan cuando los cambios culturales se
aceleran, como está sucediendo en la nueva cultura del aprendizaje (ver Capítulo
VIII), que genera demandas crecientes de adquisición de conocimiento y de
cambio personal a las que ese sistema antiguo de aprendizaje implícito y
asociativo no puede atender, dada su resistencia al cambio cognitivo, su
tendencia a retornar siempre a la normalidad, a lo usual, y en último extremo su
pauta de cambio lento y acumulativo. Se requiere otra forma de aprender que
haga posibles cambios radicales, verdaderas reestructuraciones de los sistemas
114
de representación en un dominio dado (sea personal, profesional, académico,
etc.) y que genere nuevas formas de conocer y comportarse en esos ámbitos. En
el Capítulo VII veremos cómo, cuando no basta con seguir en la normalidad de
lo ya aprendido, pueden promoverse estos cambios cualitativos mediante
procesos de aprendizaje explícito de complejidad creciente. Se puede aprender
algo implícitamente (sea una actitud, unos valores, una forma de aprender,
incluso de hablar) pero es casi imposible reaprender o reconstruir esas
representaciones o conductas (las actitudes y valores, las formas de aprender o
de hablar) por esa misma vía. Se requieren formas de aprendizaje explícito, que
lejos de ser espontáneo y fácil, como el aprendizaje implícito, suele requerir una
intervención o programación social que lo haga posible, aunque eso sí, casi
siempre con restricciones y limitaciones.
Búsqueda de certidumbre, basada solo en los casos positivos
Un rasgo funcional muy importante de nuestro sistema de aprendizaje
primario, en el que contrasta notablemente con el aprendizaje explícito, es que la
mente intuitiva no duda, o como señala MARCUS (2008) está instalada en la
credulidad, en la certeza. El sistema cognitivo implícito asume un realismo
intuitivo según el cual esos modelos estables que construimos mediante la
detección de regularidades son por definición verdaderos. De hecho, este sistema
se alimenta de la información y las representaciones proporcionadas por nuestro
sistema somatosensorial, representaciones encarnadas que dejan poco espacio
para la duda, como ilustra el ejemplo de la ilusión de MÜLLER-LYER antes
presentada. Es difícil imaginarse la duda o la pregunta como una función
cognitiva en otras mentes animales. Recordemos que la información, de la que se
nutren las representaciones mentales, es entropía negativa, reducción de
incertidumbre, o si se quiere búsqueda implícita de certeza, por lo que en el
diseño primario de todas las mentes está el rechazo de lo incierto o ambiguo
como una situación amenazante y finalmente dañina para el organismo. Decía
PYLYSHYN (1984) que los seres vivos somos informívoros, bebedores de
información que huimos continuamente de la entropía, a la que sin embargo de
modo inexorable nos dirigimos. De hecho hay algunos estudios, bastante crueles
por cierto, que muestran que en situaciones de indefensión aprendida los
animales sometidos a castigos señalados (ciertos) padecen mucho menos que los
que reciben castigos no señalados (inciertos), ya que el estímulo que informa del
castigo se convierte en una señal de seguridad para el animal, generando un
contexto de certidumbre (mientras esté ausente ese estímulo no hay castigo)
frente a los animales expuestos a castigos no señalados, que no pueden predecir
cuándo serán castigados (SELIGMAN, 1975; WEISS, 1970).
Por tanto, es fácil entender por qué, a pesar de la naturaleza constructiva de
115
nuestras representaciones encarnadas, asumimos que el mundo es tal como lo
vemos, evitando toda ambigüedad o alternativa. Pero el problema se agrava,
como señala MARCUS (2008), en un mundo como el de los humanos en que gran
parte de las creencias no surgen de la experiencia directa con el mundo, de lo
que nuestro cuerpo nos dice, sino de otras tecnologías y sistemas de
representación cultural que median de algún modo, como veremos en el Capítulo
VI, entre nuestro cuerpo y nuestra mente, lo que requeriría una actitud más
crítica o menos crédula (como dice Chico Marx en una de sus películas “¿A quién
vas a creer a mí o a tus ojos?”). La credulidad de nuestra mente implícita se hace
así aún más problemática o, si se quiere, produce mayores desajustes, que
requieren nuevas formas de aprender basadas en la duda y la pregunta, en la
gestión de la incertidumbre y no tanto en la certeza. Dudar o preguntarse es una
función del conocimiento explícito ya que presupone dar por sentada una
creencia previa e imaginar más de una alternativa representacional (KAHNEMAN,
2011). Algo que será más probable si a su vez median cierto tipo de actividades
o prácticas basadas en la intervención psicológica o el diseño cultural.
Esta tendencia a la certidumbre del aprendizaje asociativo e implícito se ve
apoyada por otro rasgo importante de este aprendizaje, como es su focalización
en los éxitos o casos positivos y su desdén por los errores o casos negativos,
que en este tipo de aprendizaje solo conducen a la extinción o reducción de la
probabilidad de las conductas o representaciones asociadas a ellos (PERRUCHET y
PACTON, 2006). En el aprendizaje implícito lo único que se aprende de los errores
es a no volver a cometerlos. Se sabe que en los paradigmas clásicos, que
repasaremos en parte más adelante en este mismo capítulo, el aprendizaje
implícito es más eficaz cuando se presentan solo casos positivos, lo mismo que
sucede en las intervenciones instruccionales basadas en este tipo de aprendizaje,
ya que en caso de encontrarse con errores o casos negativos el aprendiz
adoptaría una estrategia de solución de problemas o aprendizaje explícito
incompatible con los procesos asociativos requeridos (VINTER y cols., 2010).
Se han propuesto dos explicaciones complementarias para esta alergia del
sistema de aprendizaje primario a los casos negativos. Por un lado se sabe que
en general el sistema cognitivo implícito tiene un sesgo de procesamiento hacia
la información positiva, por ejemplo en forma de sesgo de confirmación en las
tareas de razonamiento (KAHNEMAN, 2011). Si alguien nos sugiere que una
persona es tímida o es un mal estudiante o es egoísta, en vez de buscar
información negativa, que pudiera falsar esa creencia, nos dirigimos
automáticamente hacia la información positiva que podría confirmar, pero nunca
falsar, esa hipótesis (GIGERENZER y GOLDSTEIN, 2011; TRIVERS, 2011). Igual sucede
en el ámbito de las representaciones y la conducta social donde se procesa mejor
la información congruente con el estereotipo que la incongruente (BETANCORT,
116
1998; MOSKOWITZ y GILL, 2013; PIATELLI-PALMARINI, 1993) O incluso en la memoria
donde, salvo un fuerte impacto emocional que active los procesos explícitos de la
memoria episódica, la esquematización de los recuerdos favorece una vez más el
recuerdo de la información congruente con los modelos de mundo normalizados
o regulares, por ejemplo sesgando la memoria de testigos mediante efectos de
tipicidad (LOFTUS, 1996; LUNA y MIGUELES, 2007). Este sesgo hacia la información
positiva se explicaría, en otro nivel de análisis, como una consecuencia de la
activación de los circuitos de la dopamina, un neurotransmisor euforizante ligado
a los circuitos de la recompensa, que se liberaría como consecuencia de los casos
positivos, pero no ante los errores o casos negativos (REBER, 2013). Dado que
nuestro cerebro parece ser adicto a la dopamina, no es extraño que el
aprendizaje implícito y asociativo sea más eficaz cuando esos circuitos
dopaminérgicos están activados tras un feedback positivo (SCHULTZ, 2002) o que
el buen humor, la sensación de felicidad o bienestar favorezcan la actividad fácil
del sistema cognitivo primario, mientras que la tensión cognitiva, la dificultad o la
tristeza activen los procesos explícitos más complejos (KAHNEMAN, 2011).
De hecho aprender del error, y no solo del éxito, requiere la activación de otro
tipo de procesos de naturaleza explícita que están estrechamente vinculados a la
transformación y la innovación en el conocimiento (COHEN y LEVINTHAL, 1989) y
que se basan en mecanismos neurales diferenciados de los circuitos de la
dopamina (HOLROYD y COLES, 2003). El éxito puede ser muy paralizante o, según
hemos visto, muy conservador, y reducir las posibilidades de un verdadero
cambio cognitivo. El aprendizaje constructivo y la explicitación de las propias
representaciones parecen apoyarse en una gestión del conflicto o del error, más
que en redundar en la satisfacción generada por los éxitos cognitivos. Sin
embargo, como vimos en el Capítulo II, a partir de la taxonomía de CHINN y
BREWER (1998), sobre la que volveremos en el Capítulo VII, ante esos casos
negativos hay una gradación de respuestas explícitas que van desde la negación
del conflicto al cambio radical, pero con un predominio nuevamente de una
resistencia al cambio cognitivo profundo, producto una vez más de las
restricciones impuestas por el sistema de aprendizaje primario sobre los procesos
de aprendizaje explícito, de tal forma que nuevamente no bastará con enfrentar a
alguien al error para que aprenda de él, sino que será preciso diseñar, a través de
la intervención, actividades que favorezcan las formas más complejas de
explicitación y cambio cognitivo de forma que ese error en lugar de percibirse
como una amenaza se perciba como un oportunidad de cambio, ya sea de crecer,
ajustar o restructurar las propias ideas o formas de hacer.
Función pragmática: Tener éxito
117
A modo de resumen de esta sección, podemos decir que la función cognitiva
esencial del sistema de aprendizaje primario es incrementar las probabilidades de
éxito cognitivo, haciendo más predecible y controlable el mundo
representacional. Y eso se consigue mediante procesos asociativos que permiten
detectar y optimizar la “estructura correlacional del mundo”, generando
representaciones estables y bastante inflexibles, a partir del procesamiento de los
casos positivos. Dado que se trata de aprendizajes low cost, podemos decir que
es sin duda un sistema muy eficaz, que proporciona al organismo, casi gratis,
mapas muy potentes de su entorno a través de los cambios que ese entorno
produce en el propio organismo en forma de representaciones encarnadas. Pero
a pesar de cumplir funciones tan útiles y relevantes, este sistema de aprendizaje
tiene también sus límites, lo que hace necesario para ciertas tareas o demandas
disponer de otras formas de aprender que completen o reestructuren las
funciones primordiales de este sistema.
Esos límites comienzan a manifestarse cuando el aprendizaje asociativo e
implícito da lugar a representaciones sobre el mundo, sobre uno mismo o sobre
los demás que resultan ineficaces de forma más o menos generalizada, algo que
se hace muy frecuente cuando los ambientes de aprendizaje cambian, como está
sucediendo en la nueva cultura del aprendizaje. En esta situación el sesgo hacia
los casos positivos acaba convirtiéndose en una desventaja, al desechar como
contenido de aprendizaje, de forma directa o indirecta, buena parte de la propia
experiencia, los que tarde o temprano conduce a nuevos errores
representacionales. La imposibilidad de afrontar el fracaso desde el aprendizaje
implícito es una de sus principales limitaciones, que suele llevar a que las
personas necesiten ayuda para modificar sus representaciones o conductas, dado
el carácter no controlable del aprendizaje implícito, como veremos a
continuación.
Una segunda condición en la que el aprendizaje asociativo es insuficiente se
produce cuando las metas de quien aprende no son solo pragmáticas (la
búsqueda del éxito representacional) sino epistémicas (comprender por qué se
tiene éxito o no en una situación dada) (KIRSH y MAGLIO, 1994). La lectura de
este texto debería ser un ejemplo de este tipo de situación. A no ser que el
lector, por una extraña razón en forma de examen un tanto irracional, tenga que
aprender los rasgos representacionales, funcionales y los requisitos del
aprendizaje implícito recogidos en la Tabla 4.1 como mera información, como
una serie de datos deshilvanados, meramente asociados o yuxtapuestos entre sí,
su meta debería ser no tanto recordar uno a uno esos rasgos (son trece, son
trece, me falta uno…) como relacionarlos de forma significativa, estableciendo
entre ellos relaciones conceptuales necesarias, de forma que pueda, a partir de
estas ideas, elaborar su propia lista de rasgos, fortalezas y debilidades, del
118
aprendizaje implícito. Cuando el objetivo del aprendizaje va más allá del éxito
inmediato, localizado, aquí y ahora, se requiere otro tipo de aprendizaje que haga
más probable la transferencia de lo aprendido a nuevos contextos y situaciones,
uno de los criterios esenciales para medir la calidad de un aprendizaje (POZO,
2008), ya que por lo que hemos visto el aprendizaje implícito y asociativo
produce resultados muy estables, pero también muy poco flexibles, que tienden
a recuperarse tal como se aprendieron, con muy poca variabilidad. En la
adquisición de conocimiento, el aprendizaje profesional o el cambio personal,
pero también en el cambio de actitudes o conductas sociales, suele requerirse
algo más que reforzar nuevas pautas eficaces, con éxito, se requiere cada vez
más dar sentido, comprender, esas nuevas prácticas, porque solo así el aprendiz
tendrá autonomía para poder usarlas en nuevos contextos y situaciones en las
que puedan serle útiles.
Requisitos del aprendizaje implícito
Sin intencionalidad, incidental, automático y no controlable
Otro rasgo esencial del aprendizaje implícito es que se produce de manera
incidental, sin que exista la intención o el propósito deliberado de aprender. No
es que uno se proponga adquirir el estereotipo de periodista o de psicóloga, o
que el niño esté interesado en aprender las reglas de composición de los
participios verbales. Una exposición incidental repetida —no buscada al menos
por el aprendiz, aunque a veces si hay una intervención social o externa que
estructura esa situación, como por ejemplo en el caso del marketing y la
publicidad, que se apoya masivamente en este tipo de aprendizaje— es suficiente
para que se produzca el aprendizaje implícito, que además suele estar fuera del
control de quien aprende. Uno no puede evitar aprender implícitamente, aunque
si es consciente de ello, como en el caso de la publicidad, pueda llegar a
defenderse, a tener una cierta autonomía. Ese carácter automático y no
controlable del aprendizaje implícito es sin duda una de sus grandes ventajas, al
disminuir considerablemente su costo cognitivo, pero es también una de sus
principales limitaciones y riesgos porque, si no se ejercen procesos explícitos de
aprendizaje, uno tampoco puede impedir seguir adquiriendo representaciones
muchas veces no deseadas o incluso disruptivas (como es el caso de la
publicidad, pero también el de ciertos sesgos y prejuicios sociales, la
consolidación de hábitos de estudio disfuncionales, respuestas de ansiedad o
pautas de evitación inadecuadas, etc.). Como sucedía en la ilusión de MÜLLERLYER, tampoco en el aprendizaje implícito puede uno decidir lo que aprende y por
tanto cómo se representa el mundo. Como señala KAHNEMAN (2011) una seria
limitación del sistema cognitivo implícito, y del aprendizaje al que da lugar, es
119
que no puede desconectarse nunca. Otra es que aprendemos sin saber que
estamos aprendiendo, lo cual tiene también sus riesgos, porque nos proporciona
representaciones cuya existencia ignoramos, o incluso directamente negamos, lo
que puede llevar, como acabamos de ver, a adquirir representaciones y conductas
indeseables y a la larga contraproducentes, lo que exigirá explicitarlas con el fin
de lograr la adquisición de conocimientos o el cambio personal necesarios. Es el
riesgo de estos viajes low cost, en piloto automático, son cómodos, baratos y
apenas requieren esfuerzo, pero muchas veces no sabemos adónde nos llevan.
Sin apenas esfuerzo ni motivación
Un rasgo esencial del sistema cognitivo primario, como ya vimos en el Capítulo
Primero, es que apenas requiere esfuerzo. Aunque el rendimiento mejora cuando
los estímulos o aspectos relevantes de la situación son claramente atendidos, es
decir convertidos en información procesada (VINTER y cols., 2010), el aprendizaje
implícito se produce también en situaciones de doble tarea en las que los
recursos atencionales son más limitados (FRENSCH y RUNGER, 2003) y en todo
caso, como hemos visto, se produce sin intención ni deseo de aprender y sin
apenas esfuerzo. En ello contrasta con los procesos explícitos que al ser
intencionales y deliberados requieren un esfuerzo y una asignación de recursos
mayor, de forma que podemos asumir con KAHNEMAN (2011) que las tareas
explícitas consumen mucha más energía mental, pero también que el sistema
cognitivo se rige por la ley del mínimo esfuerzo (“la pereza está profundamente
arraigada en nuestra naturaleza” según KAHNEMAN, 2011, pág. 54 de la trad.
cast.), por lo que en general nuestra mente tenderá a resolver de forma implícita
todas las tareas que pueda, incluso al precio de simplificarlas o a veces traicionar
nuestras propias metas. Aunque en teoría los procesos de control explícito, esos
que surgieron en la nave central de las metarrepresentaciones localizada en parte
en los lóbulos frontales, deberían regular esa asignación de recursos, lo cierto es
que ha resultado ser un “controlador perezoso” que descuida fácilmente sus
tareas, tal vez porque sus recursos son tan limitados que muy pronto se agotan
o desvanecen.
En el caso del aprendizaje ese esfuerzo y esa asignación de recursos suele
estar vinculada a la motivación. Todo profesor o instructor, o en general todo el
que quiere ayudar a otro a aprender de forma explícita, o al menos a estudiar,
que no es lo mismo, sabe que buena parte del éxito depende de que esa
persona quiera aprender o estudiar (HUERTAS, 1997), de su motivación, sea esta
extrínseca, intrínseca o mediopensionista (ALONSO TAPIA, 2005; RYAN, 2012). Uno
de los problemas esenciales en la actual cultura del aprendizaje escolar es sin
duda esa falta de motivación, ese desinterés por el aprendizaje o el estudio. Se
oye y se dice mucho que los alumnos no quieren aprender. Sin embargo, lo cierto
120
es que, quieran o no, los alumnos están siempre aprendiendo, porque según
acabamos de ver, en contextos de aprendizaje implícito se aprende incluso sin
querer. Como solía decir Ángel RIVIÈRE, en la vida cotidiana los niños aprenden sin
dolor, adquieren un nivel de experto en la lengua materna o en el manejo de las
relaciones sociales sin esforzarse por aprender, por el simple deseo o necesidad
de comunicarse o relacionarse socialmente. En cambio, esos mismos niños se
encuentran unas horas después en la escuela con la dolorosa experiencia de
aprender abstrusos cálculos matemáticos cuya funcionalidad para ellos, y por lo
que parece con frecuencia para sus propios maestros, es muy dudosa (RIVIÈRE,
1983). Desde luego no parece que ciertos conocimientos y ciertos cambios
personales puedan aprenderse sin dolor (hay que cometer errores, darse cuenta
de ellos, soportar la ansiedad que conllevan, asignar recursos cognitivos y
emocionales ingentes, reflexionar sobre la situación explicitando progresivamente
los componentes de la misma, tanto los de la tarea como los del propio yo, que
a su vez generan nuevas respuestas emocionales que hay que regular, etc.).
A diferencia de lo que sucede con el aprendizaje implícito, nadie aprende
explícitamente si no quiere aprender, y en muchas ocasiones ni siquiera logra
aprender aunque lo quiera o intente. Por tanto, todo aprendizaje explícito —no
solo la adquisición de conocimientos en contextos instruccionales o laborales sino
también el cambio personal intencional— va a requerir una buena gestión
motivacional que implicará negociar o elaborar una funcionalidad cognitiva para
esa tarea, fijar nuevas metas, a ser posible más epistémicas que pragmáticas,
que le den un sentido, que justifiquen el esfuerzo de aprender de modo explícito.
Aprendizaje experiencial, en contextos informales
A partir de lo anterior podemos ver que el aprendizaje implícito suele tener una
naturaleza experiencial: se produce de forma espontánea, sin que ni el propio
aprendiz ni con frecuencia ninguna otra persona diseñe intencionalmente esos
contextos de aprendizaje (los padres no suelen estar toda una semana hablando
en subjuntivo para que el niño lo aprenda, antes de pasar a las frases
condicionales la semana siguiente), apenas requiere esfuerzo, tiene sentido (o
sea, sentido corporal, es algo que se siente y experimenta en el cuerpo, al
basarse en representaciones encarnadas, con contenido somatosensorial) para el
aprendiz, sus consecuencias son inmediatas, sirven para metas funcionales aquí y
ahora, etc. En cambio el aprendizaje explícito muchas veces se produce en
contextos un tanto artificiales, desarraigados, sin muchos de los rasgos
anteriores, lo que lleva a que en ellos lo que se experimente sea precisamente
ese dolor de la disociación, del sentido ausente, como aquel dolor del miembro
fantasma que veíamos en el Capítulo II. Por supuesto, pueden diseñarse
socialmente situaciones de aprendizaje implícito, no solo en la publicidad, sino en
121
contextos educativos, instruccionales y de formación (por ej., VINTER y cols.,
2010), pero sobre todo pueden y deben repensarse los contextos formales para
generar en ellos algunas de las condiciones que favorecen ese aprendizaje con
sentido, esa experiencia de aprender en forma de aprendizajes experienciales (ver
Capítulo VIII).
Independiente de la cultura, la educación o la intervención
psicológica
Un último rasgo que caracteriza al funcionamiento del sistema de aprendizaje
implícito es que no requiere especiales condiciones culturales o psicológicas en
los aprendices. REBER (1993) sostenía que el aprendizaje implícito es
independiente de la edad, la cultura o la educación, lo que le convertiría de
hecho en un universal cognitivo. Esta idea se ha visto matizada, pero no del todo
desmentida, por estudios posteriores que muestran ciertas diferencias en función
de algunas de estas variables, pero siempre menores que las que se producen en
el aprendizaje explícito (sobre las diferencias culturales en el aprendizaje véase el
Capítulo VIII). Aunque hay datos controvertidos, el aprendizaje implícito
correlaciona moderadamente (DANNER y cols., 2011) o nada (KAUFMAN y cols.,
2010) con el CI, en todo caso menos que el aprendizaje explícito. Igual sucede
con las diferencias individuales en función de los estilos cognitivos o de
procesamiento, que se encuentran limitadas a ciertas tareas o condiciones (PRETZ,
TODT y KAUFMAN, 2010) o no aparecen en absoluto (XIE, GAO y KING, 2013). En
cuanto a los efectos de la edad, algún estudio muestra que hay también una
mayor facilidad para el aprendizaje implícito en los primeros años de vida, hasta
la adolescencia, así como un declive a partir de los 60 años (JANACSEK, FISER y
NEMETH, 2012), algo avalado por los estudios neurocognitivos que muestran que
las regiones cerebrales implicadas en el aprendizaje implícito son distintas en
adultos jóvenes y mayores (DENNIS y CABEZA, 2011), lo que pone en duda la
conclusión de VINTER y cols. (2010, pág. 116) según la cual “estos procesos no
son globalmente sensibles a los efectos de la edad, aunque parecen existir
ciertos límites a este postulado de la independencia de la edad”, relacionados
sobre todo con déficits en el aprendizaje implícito aparecidos en personas
mayores que sufren un declive cognitivo, que en todo caso son una vez más
menores de los que se producen en esas mismas condiciones en el aprendizaje
explícito (GOLDBERG, 2005).
Por supuesto, este postulado, solo en parte comprobado, de que los procesos
de aprendizaje implícito son menos dependientes de la edad, de la cultura o el
nivel instruccional —algo en todo caso apenas investigado— no implica que los
contenidos representacionales de esos aprendizajes implícitos no dependan en
cualquier caso de la edad, la cultura o la educación, ya que por supuesto lo que
122
se aprende de modo implícito viene condicionado por ese conjunto de
experiencias personales, que no son en absoluto independientes de la edad, el
contexto cultural o educativo. Así, por ejemplo, los procesos de aprendizaje
implícito de estereotipos sociales serían independientes en gran medida de la
edad, la cultura y la educación, pero el contenido de esos estereotipos
dependería claramente de esas experiencias vividas, moduladas sin duda por
todas esas condiciones.
En cambio, en el caso del aprendizaje explícito la edad, la cultura y la
educación afectan no solo al contenido de las representaciones, sino también con
mayor claridad a los propios procesos mediante los que se aprende. Sabemos
que el aprendizaje explícito es más tardío en la ontogénesis, ya que hay pruebas
muy tempranas de aprendizaje implícito (por ej., SHAFFRAN y cols., 1996), pero
también que en personas mayores el aprendizaje implícito se deteriora menos
que el explícito, de forma que la sabiduría de las personas mayores y los
expertos se apoya en gran medida en la intuición que proporcionan las
representaciones implícitas (GOLDBERG, 2005). Igualmente sabemos que los
procesos de enculturación y en general de instrucción generan nuevas funciones
mentales, como veíamos en el capítulo anterior a partir de RIVIÈRE (2003b), que
las diferentes culturas promueven un funcionamiento cognitivo en parte diferente
(por ej. HEINRICH, HEINE y NORENZAYAN, 2010, NISBETT, 2003; ver también Capítulo
VIII), pero también, formas de aprender diferentes, ya sea cuando se comparan
culturas occidentales y orientales (LI, 2012) o entre nosotros, por ejemplo,
cuando se observan las diferencias entre la cultura del aprendizaje musical entre
los flamencos gitanos y los músicos clásicos payos (CASAS-MAS, 2013; CASAS-MAS,
POZO y MONTERO, 2014). Y sabemos también que las formas de abordar de modo
explícito el aprendizaje, las concepciones y estrategias de aprendizaje, pueden
modificarse, aunque como siempre de forma limitada o restringida por los niveles
inferiores de la jerarquía estratificada del aprendizaje, como consecuencia de
ciertas experiencias y programas educativos (por ej., POZO y cols., 2006; también
LÓPEZ-ÍÑIGUEZ y POZO, 2014b). En suma, sabemos que tal como VYGOTSKY (1978)
sostenía, los procesos psicológicos superiores en la jerarquía, en este caso los
procesos de aprendizaje explícito, se conforman culturalmente, mientras que los
inferiores, el sistema primario de aprendizaje implícito y asociativo, no dependen
tanto de la cultura o la educación, sino que parecen estar sometidos más bien a
otras restricciones (energéticas, informacionales y representacionales) de las que
ya nos ocupamos en el capítulo anterior al analizar los niveles o estratos que
componen la jerarquía del aprendizaje.
Los procesos de aprendizaje asociativo
La naturaleza asociativa del funcionamiento neuronal
123
A partir de los rasgos representacionales y funcionales del sistema cognitivo
primario podemos entender fácilmente la lógica funcional que subyace a los
procesos de aprendizaje implícito, que no es otra que la naturaleza asociativa del
funcionamiento neuronal. El cerebro es una máquina asociativa (KAHNEMAN,
2011), uno de cuyos principios, que hace posible el aprendizaje, es el de la
plasticidad neuronal generalizada, según la cual aquellas unidades o redes que se
activan conjuntamente tienden a asociarse entre sí y a aumentar la probabilidad
de volver a activarse juntas, de acuerdo con el viejo mecanismo postulado por
HEBB (1940) de que las neuronas que se disparan juntas, se ensamblan juntas
(en inglés suena mejor: “neurons that fire together, wire together”).
De esta forma, el aprendizaje asociativo debería entenderse como “una
propiedad emergente de la plasticidad general” (REBER, 2013, pág. 2027), lo que
implica que deberíamos esperar que los fenómenos de aprendizaje implícito
fueran universales, o si se quiere equipotenciales, en lugar de aparecer
vinculados, como sucede con los procesos de aprendizaje explícito, al
funcionamiento de ciertas estructuras cerebrales específicas. Y así parece ser.
Aunque ciertas estructuras, como los ganglios basales, suelen activarse en
muchos tipos de aprendizaje implícito, esa plasticidad o capacidad de asociarse
con otras neuronas parece estar extendida por todos los rincones del cerebro, ya
sea en los circuitos de la corteza o en las estructuras subcorticales. Esa tendencia
compulsiva a conectarse con otros circuitos activos por lo que se sabe no es
específica de ninguna estructura cerebral, de modo que “toda conexión neuronal
(sinapsis) tiene el potencial de ajustarse para reflejar la experiencia. Según este
enfoque, deberíamos esperar encontrar fenómenos de aprendizaje y memoria
implícita siempre que la percepción y/o la acción se repitan de modo que el
procesamiento llegue a reflejar la estructura estadística de la experiencia” (REBER,
2013, pág. 2029). Este carácter ubicuo, equipotencial, del aprendizaje asociativo
como una característica del funcionamiento implícito, defectivo, de nuestras redes
neuronales permitiría dar cuenta no solo de su carácter primario (con mayor o
menor potencia funcionaría siempre que hubiera un sistema en el que las
interneuronas conectaran los sistemas de entrada y de salida y por tanto, como
veíamos, en todos los organismos que se mueven en nuestro planeta, LEVIMONTALCINI, 2000) sino también de algunos otros rasgos, como su robustez, su
independencia de la cultura y la educación, etc.
Al mismo tiempo, si el aprendizaje implícito es una consecuencia de la
conectividad general del funcionamiento neuronal, los procesos de aprendizaje
implicados deberían remitir a esa naturaleza asociativa que rige la conectividad
neuronal. De hecho, aunque los primeros modelos de aprendizaje implícito,
apoyados en estudios con gramáticas artificiales, apuntaban a la idea de una
extracción de reglas abstractas a partir de la detección de regularidades,
124
actualmente se enfatiza más la naturaleza estadística, puramente formal, de esos
procesos de aprendizaje implícito, que implicarían “computar algún tipo de
probabilidad condicional entre elementos sucesivos o contiguos” (PERRUCHET y
PACTON, 2006, pág. 234) con la función, como vimos, de “extraer la estructura
correlacional del mundo”: qué tiende a suceder con qué, o al menos qué cambios
y acciones percibidos suelen coocurrir con cuáles otros. Entender el aprendizaje
implícito como un aprendizaje estadístico presente no solo en bebés a muy
temprana edad (MARCUS, 1999; SAFFRAN, ASLIN y NEWPORT, 1996) sino también en
otros animales, incluso invertebrados (CAREW y SAHLEY, 1986), remite entonces
los procesos de aprendizaje a las reglas que subyacen a esos cómputos que
asocian o conectan esos sucesos entre sí, que siguen siendo aún hoy, muy
cercanas a las viejas leyes de la asociación postuladas por Aristóteles,
recuperadas luego por el empirismo humeano y más tarde por la tradición del
aprendizaje conductista en psicología (POZO, 1989): las reglas de la covariación,
la contigüidad y la semejanza. Parece que tienden a ensamblarse juntos aquellos
sucesos que ocurren más probablemente juntos que separados, que son
contiguos entre sí en el tiempo o en el espacio y/o que se parecen entre sí en
algún rasgo relevante.
De la covariación al cómputo de contingencias
En la tradición del asociacionismo conductual, a partir de PAVLOV, se asumía
que para que dos estímulos se asociaran entre sí era necesario, y suficiente, que
ocurrieran juntos con frecuencia. La condición para el condicionamiento clásico
era por tanto la covariación repetida entre dos sucesos o, en el caso del
condicionamiento operante, el programa de reforzamiento, ya fuera total o
parcial, que asociaba la conducta con las consecuencias. Pero con el paso a un
análisis informacional, en el que el condicionamiento dependía ya del valor
informativo de esos estímulos, la covariación dejó de ser un criterio relevante (de
hecho el fenómeno de bloqueo mostraba que un suceso que covariaba
sistemáticamente con otro no se asociaba a él si era redundante y carecía de
valor informativo). Se asumió que más allá de la covariación era necesario que
hubiera una relación de contingencia entre esa señal informativa (el EC) y el
suceso relevante al que precedía (EI), o entre la conducta (RC) y el suceso que
controlaba (EI), lo que implicaba claramente mecanismos de cómputo más
complejos para el aprendizaje asociativo. Mientras la covariación requiere solo
calcular la frecuencia con que dos sucesos (la campana y la comida, una luz y
una situación amenazante) ocurren juntos, la contingencia (ver Tabla 4.2)
requiere comparar las probabilidades de que la campana y la comida se
presenten juntos y de que se presenten por separado, lo que exige no solo
125
procesar otras situaciones (cuando suena la campana pero no hay comida,
cuando no suena la campana pero hay comida, e incluso cuando no ocurre
ninguna de las dos cosas) sino disponer de alguna regla o algoritmo para realizar
ese complejo cálculo de probabilidades.
Como cualquier estudiante de Psicología sabe, o al menos debería saber, para
decidir si las diferencias observadas en una tabla de contingencia, como la
recogida en la Tabla 4.2, son significativas se usa la prueba estadística de c².
¿Pero cómo demonios resuelven los organismos que aprenden asociativamente
semejante problema sin haber estudiado siquiera Análisis de Datos 1 y 2? Según
el modelo clásico de RESCORLA y WAGNER (1972), mediante un cálculo basado en
la ecuación recogida en la Tabla 4.3, que ha sido objeto de múltiples
investigaciones y de una cierta controversia posterior, que llevó a su
reformulación por sus propios autores. Pero sea mediante esa fórmula u otra,
algo en lo que para alivio del lector no voy a entrar aquí, para ser sensibles a la
probabilidad condicionada de los sucesos, los organismos necesitan disponer de
algún tipo de regla o dispositivo cognitivo implícito que les permita calcular esa
diferencia de probabilidades. El aprendizaje asociativo se convierte así en una
variante de un sistema bayesiano (Tabla 4.4), ya que fue Thomas BAYES quien en
el Siglo XVIII estableciera una regla para el cálculo de la probabilidad
condicionada. El teorema de Bayes ha servido en la reciente psicología del
procesamiento de información como punto de partida para postular diversas
reglas de cómputo que supuestamente regirían el funcionamiento cognitivo y el
aprendizaje asociativo de esas mentes informívoras que para huir de la
incertidumbre, de la entropía, precisarían de dispositivos cognitivos específicos
para calcular, de forma implícita, la probabilidad relativa de los sucesos con el fin,
recordemos, de hacer el mundo más predecible y controlable.
Tabla 4.2. Tabla de contingencia reflejando los datos sobre la relación entre el género y
el enfoque de aprendizaje en una muestra dada
Superficial
Profundo
TOTAL
Hombres
25
9
34
Mujeres
43
25
68
TOTAL
68
34
102
Tabla 4.3. Ecuación para el cálculo de contingencias de RESCORLA y WAGNER (1972)
y
Donde
•
•
•
es el cambio en la fuerza de la asociación de X
es la saliencia del EC (entre 0 y 1)
es el parámetro de la tasa del EI, a veces llamado valor de asociación (entre 0 y 1)
126
es el condicionamiento
máximo posible para el EI
• es la fuerza asociativa actual
Tabla 4.4. Teorema de Bayes
Sea
un conjunto de sucesos mutuamente excluyentes y exhaustivos, y tales que la
probabilidad de cada uno de ellos es distinta de cero (0), y B un suceso cualquiera del que se conocen las
probabilidades condicionales
.
Entonces, la probabilidad
viene dada por la expresión:
donde:
•
son las probabilidades a priori.
•
es la probabilidad de en la hipótesis
•
son las probabilidades a posteriori.
.
¿Es realmente el sistema de aprendizaje asociativo un dispositivo estadístico de
esa naturaleza? ¿Son sensibles los organismos, incluidos nosotros, a la
probabilidad condicionada? ¿Disponemos de forma implícita de reglas de
cómputo tan sofisticadas como las recogidas en las Tablas 4.3 y 4.4? Y aun si así
fuera, ¿podemos reducir los procesos de aprendizaje asociativo al cálculo de
probabilidades? Difícil dar una respuesta unívoca. De hecho, no solo en la
psicología del aprendizaje sino en el marco más amplio de la psicología cognitiva
actual sigue habiendo un amplio debate entre quienes, adoptando los supuestos
del procesamiento de información, siguen aferrados a la idea de que la mente es
ante todo una máquina estadística (y por tanto asociativa) regida por algún tipo
de regla bayesiana, y quienes, por el contrario, asumen que el funcionamiento
representacional de la mente impone restricciones que la alejan de ese puro
cómputo estadístico formal que es el procesamiento de información en sí mismo.
En suma, se trata de dirimir si la mente humana (pero también las mentes
animales) es un dispositivo racional, anclado en reglas formales de cómputo, o
más bien un sistema, en nuestro caso de aprendizaje, que opera con procesos
más selectivos o sesgados, en todo caso alejados del rigor matemático de esos
cómputos (para ese debate véase por ej., EVANS, 2010; GALLISTEL, 2012; GRIFFITHS
y cols., 2010; HOLYOAK y CHENG, 2011; OAKSFORD y CHATER, 2007).
Creo que en la posición defendida en el Capítulo Primero de este libro hay ya
algunos argumentos para situarse en esta polémica general, pero centrándonos
en las investigaciones que se han hecho en el marco del aprendizaje asociativo e
implícito con el fin de comprobar el ajuste a esas reglas formales o estadísticas,
podríamos decir que el aprendizaje asociativo es realmente sensible a las
contingencia, y no solo a la frecuencia de ocurrencia conjunta, pero tampoco
parece regirse solo o esencialmente por esas reglas estadísticas del
127
procesamiento de información. Volviendo a nuestro modelo de jerarquías
estratificadas, podemos decir que el sistema de aprendizaje contiene dispositivos
que transforman de algún modo, aunque no necesariamente muy preciso,
digamos que sin recurrir a los decimales, la energía en información, pero que a
su vez esa información es procesada al servicio de unas representaciones cuya
lógica no es estrictamente formal. O si se quiere, hay datos abundantes de que
en el aprendizaje asociativo, y en general en el funcionamiento cognitivo, la
información se procesa de un modo no tan racional, sino sesgada por ciertas
demandas y necesidades representacionales. Dado que no quiero extenderme
mucho aquí, como podría, veamos un par de ejemplos de cómo el cálculo de la
probabilidad condicionada de los sucesos (nivel informacional) está sometido en
el aprendizaje asociativo a las exigencias, en un nivel jerárquicamente superior,
de las funciones representacionales, de los modelos de mundo, que hemos visto
en el apartado anterior, lo que hace que el funcionamiento del sistema cognitivo
primario, en este caso del aprendizaje asociativo implícito, se aleje de esos
supuestos de la racionalidad bayesiana y se acerque más a las metas pragmáticas
que veíamos en el apartado anterior, asumiendo lo que algunos autores llaman
una “racionalidad limitada” (GIGERENZER, HERTWIG y PACHUR, 2011).
Tal vez el ejemplo más claro y más documentado de esa desviación del cálculo
exacto de las probabilidades condicionadas en el aprendizaje asociativo sea el
conocido sesgo de los casos positivos, ya mencionado en el apartado anterior.
Numerosos estudios acreditan que tanto las personas como otros animales
tendemos a sobrevalorar en el aprendizaje asociativo los casos positivos (la
coocurrencia o covariación a la que se atribuía el condicionamiento en los
modelos conductuales a partir de PAVLOV) en detrimento de los casos negativos.
De hecho, más allá del aprendizaje, se trata de un sesgo ubicuo en el
funcionamiento cognitivo (NICKERSON, 1998), que se manifiesta en múltiples
tareas, como puede ser el célebre sesgo de confirmación en la toma de
decisiones y el razonamiento, incluso en el razonamiento científico (EVANS, 2010;
KAHNEMAN, 2011), o en la toma de decisiones por profesionales, en forma de
sesgo de emparejamiento (matching-bias) (DHAMI, 2011), pero también en la
formación de estereotipos sociales (ULEMAN, SARIBAY y GONZÁLEZ, 2008), en los
efectos de la publicidad sobre las decisiones de los consumidores (HOCH y HA,
1986), en la previsión de los propios estados afectivos futuros (Gilbert, GILL y
WILSON, 2002) o de sucesos por venir (SHAROT, 2011).
Otros estudios muestran que otro rasgo característico de nuestro sistema
cognitivo primario, vinculado a este sesgo de confirmación o del caso positivo, es
la ilusión de control, la tendencia a sobrevalorar el control que tenemos sobre
acontecimientos futuros (BLANCO, MATUTE y VADILLO, 2011), ya sea la probabilidad
de no divorciarse, de acertar una quiniela o ganar la lotería, o directamente de
128
aprobar el próximo examen. En la medida en que sobrevaloramos los casos
positivos, podríamos decir que la mente asociativa vive un sesgo optimista por el
que tiende a procesar más favorablemente la información positiva para una
asociación que la negativa (SHAROT, 2011). De hecho, ese optimismo cognitivo se
observa también en otros muchos animales (por ej., HARDING, PAUL y MENDL,
2004: MATHESON, ASHER y BATESON, 2008). ¡Hasta las ratas han resultado ser más
optimistas que realistas! (BRYDGES y cols., 2011). Sabemos también que el sesgo,
o el alejamiento del realismo computacional, se incrementa cuando se inocula
una dosis de dopamina (SHAROT y cols., 2012), ese neurotransmisor euforizante
al que nuestro sistema cognitivo primario es tan adicto. Es más, en un trabajo ya
clásico, ALLOY y ABRAMSON (1981) mostraron, hace ya treinta años que las
personas depresivas, que suelen tener menores niveles de dopamina, eran más
realistas en la detección de contingencias que los no depresivos, aunque no se
sabe bien si eran realistas como consecuencia de su estado depresivo o a la
inversa. Bajo la influencia de aquel estudio, se ha acumulado todo un conjunto
de investigaciones sobre el llamado “realismo depresivo”. Por ejemplo STRUNK,
LOPEZ y DERUBEIS (2006) encontraron que las personas en estado depresivo
llegaban incluso a tener un sesgo pesimista, infravalorando los casos positivos.
Pero, en conjunto, esos estudios vienen a mostrar, según el reciente metaanálisis
de MOORE y FRESCO (2012), que si bien tanto depresivos como no depresivos
sobrevaloran los casos positivos en numerosas tareas, el efecto está más
acentuado en los no depresivos, que por lo visto padecen un más acusado sesgo
optimista. Se calcula que aproximadamente el 80% de las personas padecen o
padecemos ese sesgo optimista (SHAROT, 2011).
Parece pues que somos proclives, por supuesto de modo implícito, a buscar y
encontrar asociaciones positivas incluso allí donde no las hay, como sucede en el
caso de la ilusión de control, y esta necesidad de predecir y controlar se
incrementa cuanto mayor es la importancia de los sucesos o su frecuencia, como
sucede con el sesgo del resultado frecuente (VADILLO y cols., 2013), ya que ante
sucesos frecuentes, y por tanto más relevantes, se incrementa esta tendencia
optimista o poco realista a buscar antecedentes o conductas de control por
ilusorias que sean. Así, si uno padece frecuentes dolores de cabeza y realiza
acciones para que remitan (relajarse, tomar una tisana con miel o escuchar
música new age con los ojos cerrados), dado que esos dolores tenderán a remitir
por sí mismos, se hace muy probable que acabe asociando el alivio a alguno de
esos remedios, por ilusorio que sea.
Este optimismo vital que nos aqueja no parece ser un rasgo casual, sino que
tiene un valor funcional, ya que resulta coherente si consideramos que la
búsqueda de información que subyace al aprendizaje asociativo supone
precisamente una huida de la entropía, del azar. Pero además, dado que esa
129
información está al servicio de nuestras funciones representacionales, de carácter
pragmático, parece claro que el sistema de aprendizaje asociativo no se limita a
procesar información, sino que supedita ese procesamiento a las funciones de
predicción y control a las que sirve (LEOTTI, IYENGAR y OCHSNER, 2010). La
necesidad de predecir y controlar no solo impulsa a que los organismos y las
personas individuales adquieran conductas o representaciones ilusorias sino que,
a nivel cultural, hace que las sociedades generen sistemas representacionales
supersticiosos, mágicos o religiosos, que les alejan de ese aborrecido azar de lo
impredecible o incontable. Si ya las palomas de SKINNER, cuando recibían la
comida a cambio de nada, sin estar asociada de modo contingente a ninguna
conducta, sino en base a un programa de refuerzo aleatorio, adquirían conductas
supersticiosas, qué decir de los estudiantes de psicología que se examinan con
una estampita del Virgen del Carmen o de Cristiano Ronaldo sobre la mesa o
como, Isabel la Católica, con la misma camisa que llevaban el día en que
aprobaron el último examen. Ese mercado de productos y tratamientos
paracientíficos, ese marketing de la superstición que prolifera en nuestra
supuesta “sociedad del conocimiento”, es un subproducto más de ese sesgo
hacia el caso positivo, una forma avispada de exprimir la sed de certidumbre en
que se ancla nuestro sistema cognitivo primario. Otro de sus efectos secundarios
es también el auge de la llamada Psicología Positiva, según la cual ese optimismo
vital es el mejor tratamiento contra todos los problemas psicológicos, de salud e
incluso sociales, económicos y culturales. Aunque en dosis moderadas tal
supuesto pudiera sustentarse en el funcionamiento y en las necesidades de este
sistema primario, optimista por naturaleza, la extrapolación de este supuesto
como antídoto para cualquier tipo de problema, cual bálsamo de Fierabrás,
contiene también sus propios riesgos psicológicos, de salud, sociales, económicos
y culturales; una trampa y un negocio, el del pensamiento positivo (EHRENREICH,
2010) al que también parece ser adicta la mente primaria, por lo que no es difícil
seducirla con él.
Como veremos a continuación, es bien cierto que al adoptar ciertos estados
emocionales (bienestar, felicidad) se activan más probablemente representaciones
y acciones compatibles con ellos, por ejemplo se aumenta la tasa de respuesta,
se tolera mejor la frustración, etc. Pero también sabemos que esos estados son
poco compatibles con la actividad del sistema cognitivo explícito, analítico, crítico
(KAHNEMAN, 2011), que el sistema cognitivo primario tiende a buscar soluciones
fáciles, a simplificar, y en último extremo es muy conservador, con lo que una
cultura psicológica asentada solo en el optimismo del pensamiento positivo
puede conducir a un inmovilismo personal, social, económico y cultural, contrario
a las demandas de cambio personal y de adquisición de conocimiento en nuestra
sociedad, sin olvidar sus implicaciones ideológicas, ya que si la condición esencial
130
para que un enfermo, un parado, o un alumno que no aprende cambien su
situación es que se sientan optimistas y crean que pueden lograr sus metas, no
hay nada que cambiar en nuestra sociedad para que esas personas se curen,
encuentren trabajo o aprendan, más allá de su voluntad o responsabilidad
individual (EHRENREICH, 2010).
En último extremo, en nuestro ámbito, el aprendizaje explícito, sin el que el
cambio personal y del conocimiento no serían posibles, requiere no solo tensión
cognitiva (KAHNEMAN, 2011), sino reconocimiento de los errores cometidos,
soportar la ansiedad de convivir con la incertidumbre y en suma comprender los
límites del optimismo que ciega pero también impulsa al aprendizaje asociativo,
que según hemos visto se sustenta en procesos estadísticos de cálculo de
contingencias pero filtrados por las restricciones representacionales propias de los
sistemas cognitivos. De hecho, ante las preguntas que hacía al comienzo de este
apartado (¿es realmente el sistema de aprendizaje asociativo un dispositivo
estadístico?, ¿podemos reducir los procesos de aprendizaje asociativo al cálculo
de probabilidades?) podemos concluir que el aprendizaje asociativo se sustenta
en ese cálculo de probabilidades pero no se reduce a él, de forma que volviendo
al principio de correspondencia en que se apoyan los modelos asociacionistas del
aprendizaje (ver Capítulo Primero) no parece que lo que se aprende de modo
asociativo, en términos de relaciones de contingencia, se corresponda en general
con la probabilidad estadística de esos mismos sucesos. El aprendizaje asociativo
no se apoya solo en reglas estadísticas, porque si así fuera no tendría
restricciones para seleccionar cuáles de los cambios energéticos que se producen
en el mundo y en el organismo deben ser procesados, es decir convertidos en
información. Para ello necesita restringir los procesos estadísticos de cálculo de
contingencias con otros procesos o principios, que complementan a la detección
de contingencias. Uno de ellos es la contigüidad.
Contigüidad temporal y espacial
Como veíamos antes, el asociacionismo conductual previo al procesamiento de
información asumía que el aprendizaje se basaba en la covariación entre sucesos
o acciones, pero añadiendo además otra condición como era la necesidad de que
hubiera una contigüidad espacial y temporal entre esos sucesos, que debían
ocurrir juntos en el espacio y en el tiempo. De hecho, este supuesto de la
contigüidad se remonta ya a las leyes aristotélicas de la memoria y los principios
del asociacionismo humeano. Tras la revolución informacional, el foco del estudio
de los procesos asociativos se desplazó hacia la contingencia, pero no se olvidó
la importancia de que esas relaciones contingentes fueran entre sucesos o
acciones cercanas en el espacio y en el tiempo. De esta forma la contigüidad
131
pasó de ser el proceso esencial del aprendizaje asociativo a uno de sus motores
o moduladores adicionales, que contribuían a incrementar o disminuir la fuerza
asociativa de lo aprendido (BALSAM, DREW y GALLISTEL, 2010), de forma que, de
todos los sucesos potencialmente contingentes entre sí, se procesarían o
computarían con más probabilidad aquellos que además fueran cercanos en el
espacio y en el tiempo, de modo que el aumento del intervalo o la distancia
entre uno y otro reduce el aprendizaje asociativo. La amplitud de esa ventana
temporal o espacial varía en función de lo que se esté aprendiendo, aunque
parece ser menor en los “aprendizaje arbitrarios” que en los “aprendizajes
naturales”, según vimos en la Tabla 3.2 del capítulo anterior.
Así, centrándonos en la contigüidad temporal, en el caso del condicionamiento
con estímulos arbitrarios la ventana suele medirse en segundos o como máximo
en minutos, pero para ciertos aprendizajes relevantes en la historia natural de ese
organismo, y por tanto de sus representaciones encarnadas, como puede ser el
aprendizaje de aversiones gustativas (GARCÍA y KOELLING, 1966) o en general las
pautas de alimentación (CLAYTON, Yu y DICKINSON, 2001), puede medirse no solo
en horas sino incluso en días. Esto lleva a algunos autores a pensar que la
variable relevante no es tanto la contigüidad sino el aprendizaje de patrones
temporales, o intervalos óptimos (BALSAM, DREW y GALLISTEL, 2010), en función de
la naturaleza representacional —o si se prefiere de las relaciones causales— de
ese dominio, mostrando, como en el caso del aprendizaje de relaciones de
contingencia, que los procesos de aprendizaje asociativo no son meras reglas
formales o estadísticas al modo de las leyes físicas —la contigüidad temporal o
espacial como una constante que multiplique la fuerza de una asociación— sino
restricciones impuestas en los niveles inferiores de la jerarquía del aprendizaje a
las funciones y procesos representacionales, que sin embargo usan esos
procesos para sus propias metas.
Volviendo a la construcción de la catedral cognitiva que nos proponía MITHEN
(1996), estos procesos asociativos serían el resultado de la propia dinámica del
funcionamiento neuronal —“fire together, wire together”—, de forma que la
contigüidad probablemente respondería a la sincronización de los patrones de
activación en las redes neuronales (LLINÁS, 2001), por lo que supuestamente se
aplicarían de forma indiscriminada o equipotencial a todas las situaciones de
aprendizaje, pero en cada una de esas capillas laterales construidas
inmediatamente, si no a la vez, la aplicación de cada uno de esos procesos
estaría modulada o reformulada en función de los propios intereses de cada uno
de los santos a cuya advocación está dedicada esa capilla, de forma que el
aprendizaje asociativo —en este caso el proceso de contigüidad— solo sería
equipotencial cuando nos alejamos de cada una de esas capillas donde se
producen los aprendizajes naturales, es decir, cuando entramos en uno de esos
132
espacios, en ocasiones ficticios, como son los laboratorios de psicología, y otros
muchos espacios sociales, sobre todo académicos o formales, donde se producen
ese tipo de aprendizajes arbitrarios.
No obstante lo cual, la contigüidad temporal y espacial parece ser una regla
defectiva, o primaria, para el aprendizaje asociativo en numerosos ámbitos y
dominios. Así, además de mediar en el aprendizaje por condicionamiento, se han
observado efectos de esa contigüidad en numerosos ámbitos del aprendizaje
implícito, como veremos en el próximo apartado. Así, en el aprendizaje implícito
de gramáticas artificiales y secuencias, los dos paradigmas experimentales más
importantes en el estudio del aprendizaje implícito, se producen efectos de
chunking —o compilación de paquetes de información tras su repetida
presentación conjunta— entre unidades de información contiguas (PERRUCHET y
PACTON, 2006), como le sucede a cualquier alumno que se aprende una letanía
de datos, por ejemplo las preposiciones en castellano (a, ante, bajo, cabe, con,
contra, de, desde….), o a un conductor que aprende la secuencia de acciones
para cambiar de marcha. En estos casos, la recuperación de cada unidad está
automáticamente supeditada a la activación de la unidad anterior y conduce
inevitablemente a la siguiente. Efectos similares de contigüidad temporal y/o
espacial se han observado en otros ámbitos del aprendizaje implícito, como es el
caso de la física intuitiva, que parece requerir una fuerte contigüidad temporal y
espacial para aprender sobre los efectos del choque de dos bolas, especialmente
en el caso de los bebés (OAKES y KANNASS, 1999). También hay efectos de la
contigüidad en el aprendizaje implícito de relaciones espaciales (OLSON y CHUN,
2002), de patrones tímbricos en secuencias musicales (TILLMANN y MC ADAMS,
2004), o incluso en el aprendizaje y cambio de actitudes sociales (GAWRONSKI y
BODENHAUSEN, 2006). Igualmente se ha observado un aprendizaje estadístico de
palabras más eficaz en contextos arbitrarios cuando estas aparecen
contiguamente que cuando aparecen separadas (KACHERGIS, Yu y SHIFFRIN, 2009).
En cambio, en una prueba más de la subordinación de los procesos asociativos a
las funciones representacionales, no se produce ese mismo efecto de contigüidad
cuando se trata de niños de 2 años aprendiendo su lengua materna en
situaciones “naturales” (AKHTAR y TOMASELLO, 1996). Incluso en el diseño
instruccional, se ha postulado la necesidad de presentar las unidades de
información que deben aprenderse contiguas en el espacio y en el tiempo,
especialmente en el caso de materiales complejos, como pueden ser los
materiales multimedia, en los que se ha comprobado por ejemplo que se aprende
mejor cuando el texto escrito es contiguo espacialmente a la información gráfica
a la que se refiere o cuando los textos y las imágenes se presentan
simultáneamente en vez de una tras otra (MAYER, 2011). Sin duda estos
principios de diseño instruccional favorecen la atención conjunta de esas
133
unidades y su posible asociación, si bien la meta de un aprendizaje complejo
debe ser precisamente lograr una transferencia a nuevos contextos y tareas,
alejados en el espacio y en el tiempo de aquellos en los que inicialmente se
aprendió (POZO, 2008).
En todo caso, los procesos de contigüidad temporal y espacial parecen
subyacer, como muestran estos estudios, a muchos de nuestros aprendizajes
cotidianos, donde, de acuerdo con las funciones del aprendizaje implícito y
asociativo, tendemos a asociar, sin darnos cuenta, sucesos y acciones que
tienden a ocurrir próximos en el espacio y en el tiempo. Si sentimos malestar de
estómago tras una cena, lo asociaremos intuitivamente (como las ratas de GARCÍA
y KOELLING, 1966), a lo que acabamos de comer, si nos duele la cabeza tras una
clase, o tras leer este capítulo, lo asociaremos a la pesadez del texto o de la
clase, etc. Lo mismo sucede con nuestras relaciones sociales, nos dejamos influir
más por lo más cercano e inmediato, al punto de contagiarnos con mucha
facilidad de lo que acaba de suceder. Son célebres los estudios en que se observa
cómo las personas, haciendo un uso generoso de sus neuronas espejo, esas que
hacen posible representar la acciones de otros como si fueran propias (IACOBONI,
2008; RIZZOLATTI y SINIGAGLIA, 2006), de las que nos ocuparemos con cierto
detalle más adelante, se contagian por procesos implícitos, sin darse cuenta, de
las actitudes de otras personas a las que han estado expuestas, incluso de sus
tics, como rascarse la oreja, o cruzar las piernas, o de su estado de ánimo.
CHARTRAND y BARGH (1999) lo bautizaron como “efecto camaleón” al observar
cómo las personas mimetizaban, de forma inconsciente, las conductas y actitudes
de personas apenas conocidas, de tal modo que la contigüidad se convertía
fácilmente en contagio.
Otro ejemplo de contagio, en este caso en los hábitos de consumo, nos lo
proporciona un estudio de MORALES y FITZSIMONS (2007), quienes mostraron cómo
influye, una vez más de modo implícito, la contigüidad espacial en una situación
tan cotidiana como llenar el carrito de la compra en un supermercado.
Observaron que tendemos a elegir menos un producto cuando está cerca de otro
producto cuyas connotaciones o asociaciones son negativas. Por ejemplo, se
elige menos un producto alimenticio envasado (potitos para bebés) cuando está
al lado, en la misma estantería, de un producto “sucio” (como los propios
pañales para bebés). Y aparentemente el rechazo es aún mayor cuando los
pañales son visibles, es decir, cuando el envoltorio es transparente, y menor si
están en un envase opaco. Ni que decir tiene que los participantes en ese estudio
no sabían que estaban siendo influidos en sus preferencias por un sesgo tan
primitivo y aparentemente irracional, que sin embargo hunde con seguridad sus
raíces en nuestra propia historia evolutiva, donde debimos adquirir muchas
representaciones encarnadas (como el asco a los insectos o a las ratas)
134
aprendiendo a evitar el “contagio”, la transmisión de enfermedades por contacto,
mediante una regla de contigüidad espacial.
Vemos por tanto cómo la contigüidad espacial y temporal no solo contribuyen
a restringir el “espacio asociativo” en el que aprendemos sino que, al actuar,
como el resto de los procesos asociativos, de modo compulsivo y no controlado,
pueden generar aprendizajes indeseados o incluso inconvenientes, al dejarnos
expuestos a la influencia de variables ambientales, o sociales, que no
controlamos (pero que puede que alguien sí controle de modo intencional, como
sucede con los productos presentados en la estantería de un supermercado, que
no están ordenados precisamente al azar). Son las consecuencias indeseadas de
lo que BARGH y CHARTRAND (1999), en homenaje a Milan KUNDERA, llamaron la
“insoportable automaticidad del ser” y que aquí podríamos rebautizar como la
insoportable automaticidad del aprendizaje asociativo e implícito, que según
acabamos de ver en estos últimos ejemplos se apoya, además de en la detección
de contingencias y la contigüidad, en la semejanza o similitud, como otro de los
procesos asociativos que restringen de forma implícita nuestro espacio de
aprendizaje.
Semejanza
Retomando estos últimos ejemplos, los efectos de contagio al llenar el carro en
el supermercado o al imitar de forma inconsciente la conducta o las actitudes de
otros no se deben solo a esa proximidad física y temporal con esos sucesos, sino
a un efecto de semejanza, que era también una de las leyes de la asociación en
la memoria según Aristóteles. No es solo que los potitos se contagien de los
pañales por estar en la misma estantería sino que se asimilan a ellos, pasando a
adquirir algunas de las propiedades (“suciedad”) a las que estos están asociados.
Igualmente como consecuencia del “efecto camaleón” nos acabaremos
pareciendo a aquellos con los que nos juntamos. Ya dice el sentido común o la
psicología intuitiva que lo que se junta o asocia tiende a asemejarse (“dime con
quién andas y te diré quién eres”). Pero en el aprendizaje esa relación se da
también en la otra dirección, lo semejante tiende a juntarse con lo semejante. De
hecho, la similitud o semejanza parece afectar al funcionamiento de diferentes
procesos cognitivos más allá del aprendizaje (memoria, razonamiento,
percepción, categorización, etc.). Sabemos que un suceso evoca con facilidad
otro parecido, que un estado de ánimo tiende a promover conductas
emocionalmente congruentes, que categorizamos a las personas y a los objetos
según su parecido con ciertos prototipos y estereotipos, etc. De hecho la
búsqueda de relaciones de semejanza es algo muy presente en el funcionamiento
cognitivo explícito, en forma de metáforas o analogías, como veremos en el
135
Capítulo VII, pero como señalan MARKMAN y GENTNER (2005) es aún más
importante en los procesos implícitos, en esa insoportable automaticidad de ser,
algo que no debería de extrañarnos, ya que como hemos visto, la función de
esos procesos, y más en concreto del aprendizaje asociativo e implícito, es
detectar regularidades, encontrar lo que hay de común o semejante en contextos
diferentes, o sea juntar lo semejante con lo semejante.
La asociación por semejanza es tan primaria que de hecho ya la aplicaban las
ratas en los clásicos experimentos sobre aversiones gustativas, cuando asociaban
el malestar gástrico con algo que habían ingerido el día anterior, lo que llevaba a
la rata enferma a pensar “debe ser algo que he comido” (así termina literalmente
el artículo de GARCÍA y KOELLING, 1966, pág. 262 de la trad. cast.). En otro ámbito
diferente, James G. FRAZER (1890) presenta en su monumental tratado
antropológico La Rama Dorada numerosos ejemplos de cómo el pensamiento
mágico que caracteriza a los llamados “pueblos primitivos” se apoya también en
esa semejanza. Así, si el hechicero “desea que llueva, sólo tendrá que derramar
agua sobre el fuego de la choza” (FRAZER, 1890, pág. 97 de la trad. cast.) o
“cuando se desea que llueva en Java algunas veces se golpean dos hombres las
espaldas hasta que fluye la sangre; la sangre corriendo representa la lluvia y sin
duda creen que así la harán caer a tierra” (ibid., pág. 93). En cambio, “si un
hotentote desea que se calme el viento coge una de las pieles más gruesas y la
cuelga del extremo de una pértiga, en la creencia de que al tirar abajo de la piel,
el viento perderá toda su fuerza y se calmará” (ibid. pág. 110).
En el fondo, nada de esto es muy distinto de lo que hacemos nosotros, otro
pueblo igualmente primitivo —al menos en nuestro funcionamiento cognitivo
implícito— cuando creemos que para bajar la fiebre debemos abrigarnos y sudar,
o que los productos naturales son siempre sanos (salvo la cicuta, hay que
suponer). Así que tanto las ratas como las personas más o menos primitivas
tendemos a sustentar nuestro aprendizaje asociativo en esta regla de semejanza.
De hecho, si al día siguiente de una cena abundante nos duele el estómago
pensaremos, como las ratas de GARCÍA y KOELLING (1966), “será algo que he
comido”, en lugar de atribuir ese dolor a la estridente corbata que llevaba el
camarero. Buena parte de nuestras ideas o creencias son el resultado explícito de
la aplicación implícita de estos procesos asociativos. El propio FRAZER (1890)
sitúa el origen de esas creencias mágicas en los supuestos pueblos primitivos
precisamente en los procesos asociativos que subyacen a su pensamiento
mágico. “la magia no es sino una equivocada aplicación de los más simples y
elementales procesos de la inteligencia, es decir, la asociación de ideas en virtud
del parecido o la contigüidad” (FRAZER, 1890, pág. 81 de la trad. cast.). Pero no
solo los mitos de los pueblos primitivos se basan en esas reglas asociativas, más
concretamente en la semejanza. De hecho, la Biblia, el relato de nuestros mitos
136
primordiales, también se basa en esa semejanza —dijo Dios “hagamos al hombre
a nuestra imagen y semejanza”, (Gen., 1, 26)— aunque en realidad a esta alturas
sospechamos que fue al revés: el hombre (que no la mujer) se imaginó o
representó un Dios semejante a la imagen idealizada que tenía de sí mismo,
aquel Ejecutivo Jefe del que nos ocupamos en el Capítulo Primero y al que
retornaremos en el Capítulo VII.
Pero la regla de semejanza no está presente solo en nuestros mitos, sino
también en nuestra vida cotidiana, haciendo más predecibles y controlables
situaciones que nos afectan, aunque sea a costa de errores y sesgos
sistemáticos. Así, hemos visto ya cómo establecemos relaciones de contingencia
entre ciertos ritos para curar un resfriado y la remisión de los síntomas, cuando
como es sabido esos síntomas usualmente remiten solos, de modo que hagamos
lo que hagamos (tomar leche con coñac o con miel, abrigarnos y sudar, tomar un
gelocatil o no, leer a Paulo Coelho o el Poema del Mío Cid), acabará por covariar
muy probablemente con la curación. Igualmente asumimos extraños rituales para
la puesta en marcha de aparatos y dispositivos que en realidad casi se encienden
solos. Igualmente muchas de nuestras creencias sobre el mundo físico, nuestra
física intuitiva, están impregnadas del sabor de estas reglas asociativas, y en
concreto de la semejanza (POZO y GÓMEZ CRESPO, 1998): creemos que los objetos
más pesados caen más rápidamente, que en los objetos sólidos no hay vacío
entre las partículas, que un abrigo o una manta da calor o que las personas de
los países nórdicos tienen la piel y los ojos claros porque apenas se exponen al
sol1. Recurrimos también a múltiples estereotipos sociales sustentados en la
supuesta semejanza entre todas las personas identificadas dentro de una
categoría (los andaluces, los alemanes, los catalanes, los periodistas, los
psicólogos, etc.). Aunque sin duda buena parte de esos estereotipos tienen algún
apoyo experiencial, además de una clara funcionalidad cognitiva, la de simplificar
o normalizar situaciones complejas, están sujetos a numerosos sesgos, entre
ellos la sobreaplicación de una regla de semejanza o representatividad (KAHNEMAN,
2011), sesgos que afectan tanto al muestreo de la información como al
procesamiento de la misma (ULEMAN, BLADER y TODOROV, 2005) y que tienen en
buena medida su origen en el uso implícito y en consecuencia indiscriminado de
los mecanismos asociativos que subyacen al aprendizaje asociativo.
De hecho, como venimos viendo, los procesos asociativos en que se apoya el
aprendizaje implícito (detección de contingencias, percepción de la contigüidad y
estimación de la semejanza) lejos de ser mecanismos meramente estadísticos
para calcular de forma objetiva y realista el grado de asociación entre sucesos,
están sometidos a múltiples sesgos como consecuencia de las metas
pragmáticas, más que lógicas, que rigen el funcionamiento cognitivo implícito.
Aprendemos asociando sucesos pero en nuestra mente no todo se asocia con
137
todo por igual. Una prueba clara de ello es la importancia de la semejanza entre
sucesos en los procesos de aprendizaje asociativo, que viene a desmentir
definitivamente que esos procesos sean equipotenciales, salvo en las situaciones
arbitrarias del laboratorio, en las que el animal o la persona tiene que aprender
fielmente las caprichosas asociaciones inventadas por el experimentador (aunque,
recordemos, no siempre sean tan caprichosas, como en el curioso caso de la
paloma de SKINNER y su picoteo asociado a la obtención de comida). De hecho,
no es casual que el proceso de semejanza, tan relevante en el empirismo de
Aristóteles y Hume, pasara tan desapercibido para los conductistas que casi
nunca se interesaron por él (por ej., DOMJAN, 2003, en su manual de más de 400
páginas sobre el Aprendizaje Conductual solo se ocupa una vez de la semejanza
en el condicionamiento: en la Introducción y precisamente para referirse a
Aristóteles y Hume como precursores del conductismo).
Pero si tanto los animales como las personas computamos el grado de
asociación entre eventos o rasgos en función de su semejanza, ¿cómo
computamos esa semejanza? ¿Semejantes en qué? Para responder a esa
pregunta debemos alejarnos de las formas de aprendizaje arbitrario —basado en
la extracción de información sobre la contingencia entre esos sucesos— e
interesarnos por lo que PREMACK (1995) llamaba causalidad o aprendizaje natural,
aquel en el que los fenómenos no están solo asociados (como la campana y la
presentación de la comida en los experimentos de Pavlov) sino que existe entre
ellos una relación causal (nadie puede decir que el sonido de la campana sea la
causa de la presentación de la comida). Los organismos, como consecuencia de
su historia natural pero también individual —y en el caso de los humanos
además social o cultural— tienen modelos, mapas, representaciones implícitas,
que relacionan esos eventos de formas no arbitrarias (solemos aborrecer los
insectos o las ratas porque suelen ser portadores o transmisores de
enfermedades; creemos que hay una relación causal entre la fuerza que
aplicamos a un objeto y la velocidad a la que se desplaza porque para que se
mueva más deprisa hay que aplicar más fuerza; pensamos que una persona será
graciosa y extrovertida porque es andaluza, etc., o que un alumno será buen
estudiante porque su hermana lo era). Nuestro aprendizaje implícito no se limita
a asociar los eventos sino que establece relaciones necesarias entre ellos,
mediadas por algún mecanismo causal específico para ese dominio y dependiente
de su contenido representacional, que según vimos en el capítulo anterior
depende de la información que nuestro cuerpo es capaz de codificar, en forma de
representaciones encarnadas, con respecto al ambiente externo e interno al que
se refieren (unida en nuestro caso a los dispositivos culturales que amplifican, a
modo de prótesis o mente extendida, CLARK, 2011, nuestro mundo
representacional). Por tanto, el problema de la semejanza nos remite al
138
contenido de esas representaciones, a sus referentes. Si una representación es
una información codificada que está en lugar de otra cosa (GUIRAUD, 1955),
debemos preguntarnos a qué se refieren nuestros aprendizajes y
representaciones implícitas. Para ello en el próximo apartado analizaremos los
dominios o ámbitos en los que se ha estudiado el aprendizaje implícito para
después, ya en el próximo capítulo, ocuparnos de los dominios primordiales que
proporcionan el contenido de nuestra mente encarnada y con ella de nuestro
aprendizaje implícito, aquel que nos constituye sin nosotros saberlo ni
habérnoslo propuesto.
Dominios del aprendizaje implícito
Tareas arbitrarias: El aprendizaje implícito en el laboratorio
Aprendizaje de gramáticas artificiales
Como quedó dicho ya, la investigación de los procesos de aprendizaje implícito
comenzó en sentido estricto con los estudios de Arthur REBER (1965) usando
tareas basadas en gramáticas artificiales, cuyo origen estaría en el Proyecto
Grammarama, emprendido por George MILLER (1966), en el célebre Centro de
Estudios Cognitivos de Harvard, una de las cunas de la psicología cognitiva.
MILLER emprendió este Proyecto con el propósito de mostrar que la adquisición
de reglas abstractas no se basaba en procesos deliberados de formación y
comprobación de hipótesis, como suponían los estudios pioneros de BRUNER,
GOODNOW y AUSTIN (1956), sino en un aprendizaje incidental basado en
mecanismos inductivos de detección de regularidades. Para ello enfrentó a sus
sujetos —entonces aún lo eran— a una serie de estímulos arbitrarios, en su caso
series de letras, tales como NNSXG NNXXSG NNNXXXSXG, con el fin de
comprobar si podían aprenderlas por procedimientos puramente asociativos, sin
formulación ni comprobación explícita de hipótesis. REBER (1965, 1993) retomó y
profundizó la idea de usar gramáticas markovianas, no jerárquicas y “sin
semántica”, ya que “el uso de estímulos carentes de semántica, arbitrarios,
aseguraba que sus estructuras subyacentes no fueran conocidas por los sujetos
antes de entrar al laboratorio” (REBER, 1993, pág. 12). Seguía así esa tradición
tan querida por la psicología experimental, sin duda en parte justificada, de
convertir las tareas en algo arbitrario, puramente formal, libre en realidad de
contenidos representacionales, y por tanto alejado del funcionamiento
psicológico natural del sujeto que se pretendía explicar, tal como habían hecho ya
tantos otros experimentadores, desde EBBINGHAUS a los propios conductistas, y
como han seguido haciendo después, incluyendo la línea principal, canónica, de
investigación sobre el aprendizaje implícito, que ha seguido apoyándose en este
139
tipo de tareas, especialmente en las gramáticas artificiales.
¿En qué consiste una tarea de aprendizaje implícito de una gramática artificial?
Al participante se le presentan series de letras que debe “memorizar” o aprender
literalmente, como las que se presentan en la Figura 4.2, sin informarle de que se
trata de casos positivos de una “regla gramatical” markoviana, es decir lineal o
no jerárquica, como la que recoge la misma Figura 4.2, que genera un número
finito de series gramaticales, siguiendo a partir del estado de entrada (IN) las
flechas indicadas hasta llegar a alguno de los estados de salida (OUT). Una vez
el participante se ha aprendido esas series mediante procesos asociativos
intencionales se le informa que se trata de casos positivos de una regla de
composición gramatical y se le somete a dos tipos de pruebas. En una de ellas se
le presentan de modo aleatorio series de letras, que corresponden tanto con
series gramaticales (que responden a esa regla) como no gramaticales (que no
respetan esa regla) (Figura 4.2), y se le pide que decida si son gramaticalmente
correctas o no. Una vez emitidos esos juicios de gramaticalidad se le pide que, si
es posible, informe explícitamente de cuál es la regla gramatical subyacente.
Series de aprendizaje
1. PVPXVPS
2. TSSXXVPS
3. TSXS
4. PVV
5. TSSSXXVV
6. PTVPXVV
7. TXXVPXVV
8. PTTVV
9. TSXXTVPS
10. TXXTVPS
11. PTVPS
12. TXS
13. TSXXTVV
14. PVPXTVPS
15. TXXTTTVV
Series de prueba
*1. PTTVPVS
*2. PVTVV
*3. TSSXXVSS
*4. TTVV
5. PTTTTVPS
6. PVV
*7. PTTPS
8. TXXTTVPS
9. TSXXTTVV
*10. PVXPVXPX
*11. XXSVT
12. TSSXXTVV
13. TXS
*14. TXXVX
*15. PTTTVT
16. TSXXVPS
17. PTTTVV
140
*26. SVPXTVV
27. PVPXTTVV
28. PTTVPXVV
29. TSXXTVPS
30. TXXTVV
31. TSSSSXS
*32. TSXXPV
33. TPVV
*34. TXPV
*35. TPTXS
36. PVPXTVPS
*37. PTVPXVSP
38. PVPXVV
39. PTVPXVPS
*40. SXXVPS
41. TXXVV
*42. PVTTTVV
16. PTTTVPS
17. TSSSXS
18. TSSXXVV
19. PVPXVV
20. TXTVPS
*18. TXV
19. PTTVPS
20. TXXTTVV
*21. PSXS
*22. PTVPPPS
23. PTTTTTVV
*24. TXVPS
25. TSSXS
43. TSSXXVPS
*44. PTVVVV
*45. VSTXVVS
46. TSXXVV
*47. TXXTVPT
48. PVPS
*49. PXPVXVTT
*50. VPXTVV
* Indica una serie no gramatical.
Figura 4.2. La tarea de aprendizaje de una gramática artificial usada por REBER (1967) en su estudio pionero.
Explicación en el texto.
El resultado esencial obtenido por REBER (1965, 1993) y replicado hasta la
saciedad por estudios posteriores, es que el acierto en la tarea implícita de juicio
gramatical es muy superior al éxito en la tarea explícita de conocimiento de la
regla, es decir que las personas habían adquirido, de forma implícita, una regla
de la que sin embargo no podían informar, que en realidad desconocían. A partir
de esta disociación, han sido dos las preguntas que se han hecho
mayoritariamente los investigadores posteriores, sin llegar aún a un consenso. La
primera es qué es lo que se aprende en una tarea de gramáticas artificiales.
REBER (1993) suponía que se había aprendido a abstraer la regla subyacente a
partir de todos esos casos, pero la mayor parte de los autores se inclinan
actualmente por asumir que lo que se ha aprendido en realidad son una serie de
casos o fragmentos (chunks) de letras contiguas que las personas usan para
estimar por semejanza a ellas la gramaticalidad de cada nuevo caso (FROUFE,
1997; PERRUCHET y PACTON, 2006). La segunda pregunta, formulada con claridad
por BERRY (1997), es si realmente el aprendizaje implícito es implícito, o si tiene
componentes conscientes aunque la persona no pueda informar con seguridad
de la regla (igual que usted ahora seguramente es incapaz de decir que hay
exactamente en un billete de 20 euros por cada una de sus caras, pero sí tiene
algún atisbo de conocimiento, porque podría distinguir un billete legal de otro
que contenga por ejemplo con la cara de Ángela Merkel, aunque posiblemente
sea fácil darle gato por liebre en otros casos más sutiles; usted no sabe
exactamente lo que hay en ese billete, pero tiene una idea aproximada de lo que
hay).
Dada la dificultad de definir con precisión los umbrales de conciencia, ya que
finalmente se basan en autoinformes poco fiables (DIENES y BERRY, 1997;
STADLER, 1997), algunos autores dudan del carácter verdaderamente implícito o
no consciente del aprendizaje implícito (por ej., SHANKS, 2010; SHANKS, GREEN y
KOLODNY, 1994), aunque en general sí tiende a aceptarse esa naturaleza implícita
(por ej., CLEEREMANS, DESTREBECQZ y BOYER, 1998; DIENES y PERNER, 2002),
teniendo en cuenta los datos de numerosos estudios que muestran la disociación
141
teniendo en cuenta los datos de numerosos estudios que muestran la disociación
entre las tareas de gramaticalidad implícita y el conocimiento de las reglas, o la
preservación del aprendizaje de gramáticas artificiales en personas amnésicas que
son incapaces de aprender explícitamente (REBER, 2013), o incluso los datos que
muestran pautas neurales claramente disociadas en el aprendizaje implícito y
explícito de gramáticas artificiales (por ej., YANG y LI 2012). Tal vez la solución a
este disenso esté, como ya veíamos en el Capítulo Primero, en asumir que la
distinción implícito-explícito no es dicotómica, sino más bien un continuo, con
grados o niveles intermedios (CLEEREMANS y JIMÉNEZ, 2002; DIENES y PERNER, 1999:
POZO, 2003; ROSETTI y REVONSUO, 2000a), de forma que aunque la tarea de
gramaticalidad no sea del todo implícita —de hecho pide a los participantes
aprender intencionalmente, y por tanto de forma esforzada y explícita, series de
letras—, está sin duda situada más cerca del polo implícito e involucra
esencialmente a los sistemas neurales y funcionales responsables de ese tipo de
procesamiento y aprendizaje.
La investigación del aprendizaje de gramáticas artificiales, como sucede en
tantos otros ámbitos de la psicología, se ha convertido en todo un género
literario o un modo de vida para un número creciente de investigadores, ya que
sin duda es una tarea que funciona muy bien dentro del laboratorio, aunque
resulta más dudoso que dé cuenta del funcionamiento de esos mismos procesos
fuera del laboratorio, dada la naturaleza deliberadamente arbitraria de la tarea.
De hecho, el propio REBER (1993) se desentendió del posible paralelismo entre
esta tarea y el aprendizaje del lenguaje natural, y más aún de sus posibles
implicaciones para el aprendizaje y enseñanza de las lenguas, algo que sin
embargo ha sido recuperado posteriormente, como veremos en el próximo
apartado. No es difícil pensar, recordando al personaje de Molière que exclama
“¡Por vida de Dios! ¡Más de cuarenta años que hablo en prosa sin saberlo!”, en el
paralelismo entre esas situaciones de aprendizaje implícito y muchos otros
contextos del aprendizaje cotidiano, fuera del laboratorio. Pero también conviene
resaltar sus diferencias que hacen dudar de la utilidad de seguir hoy investigando
masivamente con tareas artificiales, sin contenido semántico (POZO, 2003), a
pesar de las cautelas del propio George MILLER (1966), al comentar los resultados
obtenidos en aquel Proyecto Grammarama, pionero de estos estudios sobre
aprendizaje implícito de gramáticas artificiales: “Por lo menos desde EBBINGHAUS
los psicólogos han argüido que los materiales sin sentido ofrecen muchas
ventajas para los estudios experimentales, y esta huida del significado no es
específica de la psicología. Bertrand RUSSELL (1948) señaló una vez que ‘la lógica
y las matemáticas no habrían prosperado como lo hicieron si los lógicos y los
matemáticos hubieran recordado siempre que los símbolos deben significar
algo’... En algún punto, sin embargo, debemos reconocer que tales ventajas se
142
interesantes. El trabajo futuro en el Proyecto Grammarama debería introducir, por
lo tanto, los componentes semánticos y fonológicos en los lenguajes artificiales”
(MILLER, 1966, pág. 149 de la trad. cast.). Como veremos en un próximo
apartado, algunas investigaciones parecen haberse hecho eco de esta idea y se
están atreviendo a investigar el aprendizaje implícito con tareas no arbitrarias,
fuera del laboratorio, aceptando que esa pérdida de control experimental se ve
compensada por la mayor relevancia o significado de lo que se estudia.
Aprendizaje de secuencias
Otro de los paradigmas experimentales del aprendizaje implícito más usados en
el laboratorio, con una estructura muy similar al aprendizaje de gramáticas
artificiales, por lo que no me detendré en exceso en él, es el aprendizaje de
secuencias. Aunque los detalles de la tarea varían de unos estudios a otros, la
lógica es siempre la misma: se presentan series de estímulos (por ej., letras o
signos en la pantalla de un ordenador) y se mide el tiempo que tardan los
participantes en anticipar el siguiente signo de la serie (por ej., en el primer
estudio de este tipo de NISSEN y BULLEMER, 1987, debían apretar una tecla
específica para cada letra diferente que aparecía). Como en las gramáticas
artificiales, los participantes no saben que las series presentadas responden a una
regla, pero de nuevo aprenden de forma implícita la secuencia de sucesos —ya
que el tiempo de reacción es mucho menor que en una serie de estímulos
dispuestos al azar— y sin embargo no pueden informar eficazmente de cuál es
esa secuencia que son capaces de predecir. En definitiva, las personas aprenden
de forma implícita secuencias motoras en respuesta a una serie de estímulos
presentados de modo secuencial, un tipo de situación que sin duda se produce
con mucha frecuencia en la vida cotidiana (GOSCHKE y BOLTE, 2012), como al
conducir un coche, adquirir destrezas motoras en el deporte, tocar un
instrumento musical, cocinar, o incluso leer y escribir, por ejemplo tomar notas de
una clase o una conferencia o transcribir un discurso. Así, por ejemplo, se sabe
que las personas expertas en escribir “a máquina”, en un teclado son mucho más
rápidas y eficaces pero, al igual que en el aprendizaje de secuencias, solo cuando
transcriben palabras —secuencias de letras sobreaprendidas— y no cuando
transcriben falsas palabras, es decir secuencias aleatorias de sonidos (GENTNER,
1988).
Estas situaciones de aprendizaje de secuencias, tanto de predicción como de
control, parecen sustentarse claramente en los procesos de aprendizaje
asociativo, en especial en la regla de contigüidad temporal antes mencionada, así
como también en la covariación o coocurrencia repetida, ya que su aprendizaje
parece requerir que las series estén correlacionadas (MEIER y COCK, 2010; MEIER,
WEIERMANN y COCK, 2012). No es extraño por tanto, como señala FROUFE (1997)
143
que este tipo de aprendizaje de secuencias se halla observado también en otros
animales, por ejemplo en ratas (CAPALDI y MILLER, 2004), o que se haya podido
simular en dispositivos de aprendizaje estadístico como los máquinas
conexionistas (RUMELHART, MCLELLAND y Grupo PDP, 1986) que se presentaron
como alternativa al procesamiento clásico, o simbólico, de la información, antes
de ser desplazadas por el empuje de la neurociencia, con el sabor y el color
añadido del contenido químico de sus neurotransmisores, y con su recuperación
del cuerpo para la psicología por medio de las representaciones encarnadas e
incorporadas.
Una vez más, cuando se sitúa al aprendiz, sea una persona o un animal, en
una situación arbitraria de laboratorio en la que los elementos de la situación
están meramente asociados, yuxtapuestos —en este caso mediante cadenas de
acciones correlacionadas con ciertas cadenas de sucesos— los procesos
asociativos —en forma de meras reglas estadísticas— pueden dar cuenta de ese
aprendizaje. Pero como veremos en el próximo apartado las secuencias que hay
que aprender al jugar al baloncesto, cocinar o tocar un instrumento, no son
secuencias arbitrarias. El balón cae según las tenaces leyes de la física que
repasábamos brevemente en el capítulo anterior; para extraer un sonido triste de
un violonchelo no sirve cualquier secuencia arbitraria, sino que hay una
disposición natural a asociar sonidos musicales y emociones, una musicalidad
intuitiva, así como unas características físicas del instrumento que restringen el
aprendizaje de las posibles secuencias eficaces (LEVITIN, 2006; TORRADO y cols.,
2014); por no hablar de la cocina, donde las reacciones químicas y todo el baile
y la agitación molecular que producen los fogones restringe también las
secuencias posibles de percepciones y acciones. A pesar de la explosión casi
astronómica de culturas gastronómicas que estamos padeciendo, o disfrutando,
yo no auguraría mucho éxito a la cocina aleatoria, aquella en la que —como en el
aprendizaje implícito de gramáticas artificiales o de secuencias— cualquier
asociación sería en principio igualmente probable, equipotencial. En términos de
la distinción establecida por PREMACK (1995), la naturaleza arbitraria de las tareas
optimiza por tanto su carácter asociativo, en detrimento de la relevancia causal
de las asociaciones procesadas, algo que sucede también en el último de los
paradigmas clásicos del aprendizaje implícito en el laboratorio que nos queda por
revisar.
Aprendizaje del control de sistemas dinámicos
En los dos escenarios anteriores, el aprendizaje implícito servía para predecir o
anticipar sucesos futuros, reduciendo por ejemplo los tiempos de reacción a los
mismos. Pero se han diseñado también tareas de laboratorio en las que los
participantes deben aprender a controlar mediante sus acciones el
144
participantes deben aprender a controlar mediante sus acciones el
funcionamiento de un sistema dinámico. Así por ejemplo BERRY y BROADBENT
(1984) pedían a los participantes que, como en un juego de ordenador,
controlaran la producción (output) de azúcar de una fábrica, mediante cuatro
variables asociadas a cuatro teclas de entrada (input), donde la relación entre las
variables de entrada (que podían representar el número de trabajadores, el
consumo de energía, etc.) y de la salida (la producción lograda), estaba regida
por una regla arbitraria de la que los participantes no tenían conocimiento. Una
vez más, lograban controlar esa producción sin ser capaces de informar de cuál
era esa regla, algo supuestamente similar a lo que puede suceder en otros
muchos contextos cotidianos, por ejemplo, con los conductores, los directores de
orquesta, los controladores del tráfico aéreo, o a los propios maestros
controlando ese sistema tan dinámico que es una clase. Sin embargo, una vez
más, fuera del mundo de ciertos videojuegos o de los laboratorios de psicología,
las reglas que rigen el funcionamiento de esos sistemas (el coche, la orquesta, el
tráfico aéreo, una clase) no son aleatorias o arbitrarias, sino que responden a la
lógica interna de las relaciones causales en ese dominio. En el mundo real no se
puede aumentar la producción de azúcar con cualquier regla como no se puede
controlar el sonido del violonchelo, la marcha del coche o la buena dinámica del
aula con cualquier regla. Por tanto, aunque sin duda en nuestra vida diaria se
produce un aprendizaje implícito basado en procesos asociativos, lo hará siempre
bajo las restricciones impuestas por las relaciones causales existentes en esos
dominios, cuya lógica responderá a la naturaleza del sistema implicado (físico,
informacional, representacional o de conocimiento en nuestros términos). Por
ello, merece la pena, antes de analizar cómo representa nuestro sistema
cognitivo esos dominios, o al menos los más primordiales (Capítulo V), salir de
esa nave primaria indiferenciada, del aprendizaje equipotencial en nuestra mente
prerrománica (MITHEN, 1996), para visitar, aunque sea brevemente, las capillas
laterales, modulares, dedicadas a advocaciones o dominios concretos, no
arbitrarios, en los que se produce cotidianamente el aprendizaje implícito bajo el
efecto de esas restricciones representacionales.
Tareas con significado: Escenarios cotidianos del aprendizaje
implícito
Adquisición del lenguaje y de segundas lenguas
A pesar de la cautela de REBER (1993) sobre las implicaciones de las gramáticas
artificiales para el aprendizaje del lenguaje, son muy abundantes las
investigaciones que se ocupan de la función del aprendizaje implícito en la
adquisición del lenguaje por los niños, en el aprendizaje y la enseñanza de
145
primates y otros animales. Como la adquisición del lenguaje es todo un mundo
teórico y experimental en sí mismo es imposible no ya revisar esos estudios aquí
sino siquiera esbozar esa revisión. En todo caso, hay datos abundantes que
muestran que también aquí hay una disociación entre las reglas gramaticales
adquiridas implícitamente, que permiten realizar con bastante éxito juicios de
gramaticalidad y las reglas gramaticales conocidas explícitamente y adquiridas a
través de la instrucción formal, que sin embargo en muchos casos no se usan
correctamente (MEDINA, 2006). O en el caso del aprendizaje de segundas
lenguas, frente a los enfoques tradicionales basados en la enseñanza de reglas
gramaticales explícitas han surgido numerosas estrategias didácticas con un
enfoque funcional, basado en confrontar a las personas con escenarios
comunicativos, en los que aprenden mediante la detección implícita de
regularidades (ELLIS, 2005). En el caso más controvertido de la adquisición del
lenguaje en primates hay que admitir que en el mejor de los casos, llegan a
adquirir, por procesos implícitos, ciertas categorías semánticas, algo de lo que
trata un próximo apartado, pero no una gramática propiamente dicha: “tras
décadas de exhaustivo entrenamiento, ningún animal no humano ha demostrado
un dominio claro de categorías gramaticales abstractas, de clases cerradas,
estructuras sintácticas jerárquicas o ningún otro de los rasgos que definen al
lenguaje humano” (PENN, HOLYOAK y POVINELLI, 2008, pág. 122). Probablemente
ello se deba a que la gramática del lenguaje natural, lejos de ser una gramática
markoviana, plana y lineal, como la gramática artificial de la Figura 4.2 (pág.
143), tiene una estructura jerárquica, recursiva, cuyo procesamiento requeriría
procesos que permitieran reinterpretar relaciones perceptivas de primer orden en
estructuras relacionales de tipo simbólico (PEEN, HOLYOAK y POVINELLI, 2008), en
nuestros términos representaciones explícitas que permitieran una recodificación
simbólica en esas representaciones de segundo orden. Pero además de ser
jerárquica, la gramática del lenguaje natural tampoco es arbitraria, sino que
responde a unas funciones comunicativas previas que no solo la restringen sino
que le dan sentido. Como dice TOMASELLO (1999) el lenguaje no puede ser el
origen de la función comunicativa sino que es esencialmente un sistema para
representar perspectivas (o actitudes, representaciones de segundo orden) con
respecto a los objetos y sucesos (de primer orden), algo que nos remite
nuevamente a los procesos de explicitación y su construcción en la filogénesis, la
sociogénesis y la ontogénesis, que veremos en la Tercera Parte de este libro.
Aprendizaje de categorías
Si acabamos de ver que los procesos de aprendizaje implícito participan en la
adquisición del lenguaje, pero desde luego no la explican, ya que requieren de
otros procesos explícitos que, de acuerdo con el modelo de jerarquías
146
estratificadas, generen nuevas funciones, en el caso del aprendizaje y formación
de categorías la investigación ha diferenciado también entre los procesos
implícitos de naturaleza asociativa —basados una vez más en la detección de los
invariantes perceptivos de los objetos— y otros procesos más explícitos de
formación de conceptos a través de la formulación y comprobación de hipótesis
(BRUNER, GOODNOW y AUSTIN, 1956), que MILLER (1996) se propuso rebatir en su
Proyecto Grammarama que fue el origen de los estudios sobre gramáticas
artificiales. Parece haber un consenso en que existen dos vías diferenciadas para
la formación de categorías (ASHBY y MADDOX, 2011), una primera de naturaleza
implícita, compartida con otras muchas especies, y otra explícita que sería
específica si no exclusivamente humana (POVINELLI, 2000, 2012; SMITH y cols.,
2012). Ambas formas de aprendizaje categorial tienen bases neurales bien
diferenciadas, ya que la formación implícita de categorías se apoya en los
ganglios basales, en concreto en el núcleo caudado, mientras el aprendizaje
explícito implicaría a la corteza prefrontal y al giro cingulado anterior (ASHBY y
ALFONSO-REESE, 1998). El aprendizaje implícito de categorías codificaría los rasgos
comunes y diferenciales de objetos de diferentes categorías, y daría lugar a
“categorías naturales”, representaciones probabilísticas basadas en prototipos o
ejemplares (MURPHY, 2003; POZO, 1989; ROSCH, 1978), que haría posible la
categorización extensional (o inclusión de objetos en esa categoría en función de
su semejanza con los rasgos prototípicos), tal como sucede con los hermanos
Smith representados en la Figura 4.3. En cambio, los conceptos serían
representaciones simbólicas que establecerían relaciones necesarias y
significativas entre las unidades de información que los componen (CAREY, 2009,
POZO, 1989), dando lugar a una definición intensional del concepto, en función
de su relación con otros conceptos, una definición de diccionario (“una taberna
es un lugar donde se sirve cerveza, vino u otras bebidas alcohólicas”) o a su
representación en forma de red semántica (LINDSAY y NORMAN, 1977), en la que
las unidades de información no parecen meramente yuxtapuestas, sino
relacionadas según ciertos marcadores o categorías conceptuales (en este caso
en forma de relaciones de clase, ejemplo o propiedad) (ver Figura 4.4).
147
Figura 4.3. Los “hermanos Smith” según A M S TRO N G , GLE IRM A N y GLE ITM A N . Todos ellos tienen un parecido “familiar”,
que permite la categorización por criterios “extensionales”, pero no hay ningún rasgo “intensional” suficiente y
necesario de la familia Smith.
Figura 4.4. Relaciones entre varios conceptos generadas a partir de la definición del concepto “taberna” tomada de
un diccionario por LIN DS A Y y NO RM A N (1977).
Podemos así tener categorías diferenciadas para los objetos “azules” o
“calientes”, adquiridas mediante procesos implícitos bajo las restricciones
perceptivas impuestas por nuestras representaciones encarnadas, que nos
permiten asignar extensionalmente cualquier objeto posible a esas categorías,
con pocas ambigüedades, pero el “azul de Prusia” o el concepto de “calor” como
intercambio de energía entre dos cuerpos solo podremos adquirirlo por vía
explícita como una definición intensional, basada en su diferenciación y relación
148
con otros conceptos en una red semántica, que nos permite identificar el azul de
Prusia como ferrocianuro de hierro, o sea Fe7C18N18., o referirnos al calor
específico
como
.
Pero incluso nuestras categorías básicas, aquellas desde las que percibimos y
sentimos el mundo, como el calor o el color azul, no son tampoco aprendizajes asociativos arbitrarios, producto de la mera aplicación de reglas estadísticas a
un conjunto de sucesos aleatorios, sino que los rasgos o atributos de los objetos
responden
a
ciertas
configuraciones
de
propiedades
relacionadas
significativamente entre sí. El mundo tiene una estructura correlacional, por la
que ciertos rasgos tienden a covariar más probablemente con otros. Es tan poco
probable encontrarse vacas muertas bailando sardanas, como sucede en La
ciudad de los prodigios, de Eduardo Mendoza, como que un objeto metálico
puesto al fuego durante un rato no nos queme cuando lo cojamos. Y nuestro
cuerpo y nuestra mente no dejan de ser un registro histórico, una memoria en
forma de representaciones encarnadas, de esas configuraciones más probables,
al menos en el entorno de nuestros antepasados.
En suma, el aprendizaje implícito de categorías se apoyaría en procesos de
aprendizaje asociativo (covariación, contigüidad y semejanza entre los rasgos)
bajo las restricciones impuestas por nuestras representaciones encarnadas
(nuestro cuerpo es más sensible a unos rasgos que a otros, de hecho hay
colores del espectro, ultravioleta o infrarrojos, que ni siquiera percibe, es muy
sensible a la temperatura o al peso de los objetos, pero no a su densidad). El
aprendizaje implícito de categorías no es un cálculo meramente estadístico, sino
que se ve influido y sesgado, al igual que el aprendizaje explícito, por las
representaciones previas del aprendiz (ZIORI y DIENES, 2008). Pero las categorías
son diferentes de los conceptos, que requieren otro tipo de procesos, de
naturaleza explícita y simbólica, para su aprendizaje, si bien se trata de dos
procesos diferenciados pero no independientes entre sí (por ej., ASHBY y
CROSSLEY, 2010), ya que una vez más, de acuerdo con la idea de las jerarquías
estratificadas, están jerárquicamente relacionados entre sí.
Aprendizaje social
El aprendizaje implícito no nos sirve solo para categorizar objetos físicos en
función de sus rasgos perceptivos, sino también objetos sociales. Sabemos que
la formación de impresiones sobre los individuos y de estereotipos grupales
responde al funcionamiento del sistema de aprendizaje implícito tal como lo
hemos caracterizado. Estamos continuamente realizando inferencias sobre las
personas que nos rodean en función de su semejanza con ciertas categorías que
149
hemos adquirido por procesos asociativos de covariación, contigüidad y
semejanza. De hecho basta ver la cara de una persona durante 100 ms (uups, ya
han pasado) para inferir rasgos de personalidad con notable confianza (ULEMAN,
SARIBAY y GONZÁLEZ, 2008). La categorización social es una parte muy importante
de esa “insoportable automaticidad del ser” según CHARTRAND y BARGH (1999; ver
también HASSIN, ULEMAN y BARGH, 2005) en la que basamos buena parte de
nuestra conducta social y que resulta tan eficaz, según los criterios pragmáticos
(predecir y controlar) del funcionamiento cognitivo implícito.
Hay quienes creen que esos estereotipos responden a una aplicación estricta
de un aprendizaje estadístico y no hacen sino reflejar de modo realista las
configuraciones de rasgos objetivamente existentes en esos objetos sociales:
“con algunas excepciones importantes, los estereotipos no son de hecho
imprecisos cuando se comparan con bases de datos objetivas tal como el censo
o los informes de las propias personas estereotipadas… En contra de la
acusación habitual, las impresiones de los profesores sobre sus alumnos
individuales no están contaminadas por sus estereotipos de raza, género o
estatus socioeconómico. Las impresiones de los profesores reflejan con precisión
el rendimiento de sus alumnos según los datos de tests objetivos” (PINKER, 2002,
pág. 204). Pero tal defensa de la objetividad choca curiosamente con la
terquedad masiva de los datos que muestran cómo, por ejemplo, esos
estereotipos de género influyen en la percepción del rendimiento deportivo
(CHALABAEV y cols., 2013), o en el aprendizaje y la enseñanza de las matemáticas
(TOMASETTO, ALPARONE y CADINU, 2011), cuando según el metanálisis de LINDBERG y
cols. (2010) no hay diferencias objetivas de rendimiento entre chicos y chicas.
Incluso los propios científicos tienen estereotipos que parecen alejarse de esa
supuesta objetividad del aprendizaje estadístico, como muestra un estudio
reciente de MOSS-RACUSSIN y cols. (2012), que pedía a miembros del staff de
facultades norteamericanas de ciencias que evaluaran un currículo que en la
mitad de los casos se presentaba con nombre de mujer y en la otra mitad como
de un hombre. Los evaluadores, tanto hombres como mujeres, mostraron un
sesgo sistemático a favor del currículo masculino.
Sin podernos detener en el origen de estos u otros estereotipos, parecen una
vez más ser producto de un procesamiento sesgado de la información, tanto en
la selección como en la evaluación de las muestras (ULEMAN, BLADER y TODOROV,
2005), que tal vez sea aún más acusado que en el caso de las categorías físicas
o perceptivas, ya que en el aprendizaje de los estereotipos sociales entran en
juego no solo los sesgos propios del aprendizaje implícito sino algunos otros
sesgos específicamente sociales (liderazgo, autoritarismo, identificación con el
endogrupo y rechazo del exogrupo, mantenimiento de la autoestima y el propio
estatus mediante la infravaloración del ajeno, etc.). Es importante además
150
constatar que también en este ámbito se produce una fuerte disociación entre las
representaciones implícitas y explícitas de las personas. Así, hay diversos estudios
que muestran cómo las personas se resisten a asumir sesgos y estereotipos en
tareas explícitas pero incurren en ellos fácilmente en tareas implícitas (por ej.,
RATLIFF y NOSEK, 2012). De hecho, según BARGH (1999) todos llevamos dentro un
“monstruo cognitivo”, pariente de aquel zombi con el que tratamos antes,
incapaz de controlar sus sesgos sociales implícitos, en especial los estereotipos.
No es extraño por tanto que el cambio de los estereotipos y las actitudes sociales
se apoye esencialmente en procesos explícitos, requiera intencionalidad, si bien
una vez más los procesos explícitos e implícitos no actúan de forma
independiente sino integrada o relacionada jerárquicamente (GAWRONSKI y
BODENHAUSEN, 2006).
Aprendizaje emocional
Si hay algo que cotidianamente estamos aprendiendo de forma implícita es a
asociar nuestras emociones a los contextos en que se activan. Aunque la paleta
de emociones básicas (alegría, tristeza, ira, miedo, sorpresa, etc.) parece ser
relativamente universal, o independiente de la cultura y el aprendizaje, con todas
la cautelas que deba tomarse este supuesto (AGUADO, 2005), los objetos y
sucesos a los que asociamos esas emociones que sentimos y expresamos son en
gran medida aprendidos de forma implícita y asociativa. Nos guste o no, no nos
emocionamos ante lo que queremos, sino ante lo que nos pide el cuerpo. De
hecho buena parte de las investigaciones del asociacionismo conductual se han
basado en inducir, o condicionar, respuestas emocionales básicas
(preferentemente el miedo) ante la presencia de ciertos estímulos (midiendo por
ejemplo el grado en que ese miedo reducía o suprimía otra conducta).
Al asumir el dualismo que ha predominado en la psicología popular y científica
durante muchos siglos —y que tratamos ya en el Capítulo Primero— esas
investigaciones y otras muchas posteriores han tendido a aceptar que las
emociones son algo externo al propio aprendizaje, que por tanto puede asociarse
arbitrariamente a él. Pero las nuevas concepciones de la emoción, a partir sobre
todo de la obra de DAMASIO (1994), quien rebatiera de modo muy convincente
aquel error esencial de Descartes, el dualismo, consideran la emoción como una
parte esencial del propio aprendizaje, de modo que aprender es en sí mismo
emocionante. El propio hecho de reducir la incertidumbre tiene efectos
emocionales euforizantes —a través del ya mencionado circuito de la recompensa
— mientras que la incertidumbre, o entropía representacional, genera un estado
de activación o alerta cognitiva que, si bien en dosis excesivas dispara
peligrosamente los estados de ansiedad y puede llegar a ser nociva para el
organismo, resulta necesaria para las formas más complejas de aprendizaje
151
explícito. De esta forma casi podríamos decir que el aprendizaje implícito es
narcótico o placentero en sí mismo, ya que nos inocula una agradable sensación
de bienestar o seguridad. No es extraño por tanto que este aprendizaje
emocional actúe de forma compulsiva y descontrolada. Hay un aluvión de
estudios recientes, buena parte de ellos sorprendentes en sus resultados y
fascinantes por sus implicaciones, que muestran la facilidad con la que esos
estados emocionales se contagian, se asocian, por contigüidad y semejanza, a las
variables contextuales a las que estamos atendiendo cuando los sentimos. Así, se
ha demostrado mediante tareas de priming —en las que de forma inadvertida
para el participante se activa un cierto estado emocional— que somos
especialmente propensos a atribuir o asociar ese estado emocional primado o
activado a las personas o situaciones sociales a las que nos enfrentamos a
continuación, aunque obviamente no exista ninguna relación causal con ese
estado emocional (por ej., CHARTRAND y BARGH, 1999, HASSIN, ULEMAN y BARGH,
2005).
Por ejemplo, si a una persona se le induce un estado de ánimo favorable o
adverso —mediante un incidente agradable o desagradable en la puerta de
entrada al laboratorio— y después se le hace leer una historia sobre un
personaje, tenderá a atribuir al protagonista de la historia rasgos personales —
agradables o desagradables— congruentes con ese estado emocional inducido.
Pero también, a la inversa, cuando interactuamos con una persona que expresa
ciertos estados emocionales, nos contagiamos de ellos sin darnos cuenta. Por
ejemplo a un participante se le hacía esperar en una salita en la que había otras
dos personas confabuladas con el experimentador que, sin intercambiar una sola
palabra, se mostraban bien tristes o bien alegres, acabando por “infectar” al
participante con ese estado emocional (CHARTRAND, MADDUX y LAKIN, 2005). Como
veremos más adelante las neuronas espejo van a desempeñar una función
importante en estas formas de aprendizaje implícito. Es importante recordar que
los efectos de estas formas de aprendizaje emocional trascienden los escenarios
de aprendizaje implícito, ya que según venimos viendo desde el Capítulo Primero,
las representaciones explícitas se alimentan de los resultados del aprendizaje
implícito, pero en lugar de analizarlos críticamente, solemos no solo aceptarlos
sino buscar justificaciones o racionalizaciones que den sentido a nuestros propios
estados emocionales. Si los resultados de estos estudios nos parecen
sorprendentes es en buena medida porque van en contra de nuestra teoría
implícita sobre nosotros mismos, sustentada como veremos en el Capítulo VII,
en gran medida en la ilusión cognitiva del Ejecutivo Jefe, por lo que nos cuesta
aceptar que seamos tan vulnerables y manipulables emocionalmente. Por ello,
veremos que buena parte de los modelos de cambio personal y emocional
insisten en la necesidad de promover procesos explícitos de diversa profundidad
152
y complejidad. Pero una vez más esa intervención apoyada en procesos explícitos
parece requerir una acción conjunta de procesos de regulación emocional
explícitos e implícitos (GYURAK, GROSS y ETKIN, 2011).
Aprendizaje de patrones musicales
Según acabamos de ver el aprendizaje implícito desempeña una función muy
importante en el aprendizaje emocional, no solo porque muchas de nuestras
respuestas emocionales son adquiridas de modo asociativo e implícito, sino
porque aprender es en sí mismo emocionante. Otro ámbito en el que se ha
estudiado este vínculo es en el aprendizaje de patrones musicales. Si
entendemos la música como una gestión intencional de sonidos con el fin de
inducir respuestas emocionales en nosotros mismos y en los demás (TORRADO y
cols., 2014), hay hoy numerosos estudios, parte de ellos revisados recientemente
por ROHRMEIER y REBUSCHAT (2012), que muestran cómo el aprendizaje de los
patrones musicales básicos se apoya en procesos implícitos. Como dice LEVITIN
(2006, pág. 44 de la trad. cast.), “aunque la mayoría de nosotros no sepamos
nombrar las notas, y puede que no sepamos siquiera lo que es un grado de
escala o lo que es una tónica, hemos asimilado la estructura de esta escala y de
otras al oír música y exponernos de forma pasiva (más que guiados
teóricamente) a ella a lo largo de nuestra vida. No se trata de un conocimiento
innato, sino que se adquiere a través de la experiencia”. Si anteriormente vimos
cómo el aprendizaje de secuencias ha sido uno de los paradigmas experimentales
clásicos para el estudio del aprendizaje implícito, podemos ver aquí, fuera de las
arbitrarias paredes de los laboratorios, otro ejemplo de aprendizaje de
secuencias, pero en este caso no arbitrarias, ya que no todas las combinaciones
entre los elementos musicales son posibles, sino al contrario, hay fuertes
restricciones en la organización de una secuencia de notas para que el producto
sonoro sea realmente musical y con ello emocionante. De la misma manera que
nuestro sistema perceptivo visual categoriza el espectro continuo de la luz en una
escala de colores discreta, nuestro sistema auditivo hace lo mismo con los
sonidos. No en vano todas las músicas que conocemos, a pesar de sus enormes
diferencias culturales, se basan en una relación característica entre las notas, la
octava (cuando el tono de una nota duplica o divide por dos la frecuencia de
otra nota) (BENCIVELLI, 2007; LEVITIN, 2006)
De la misma forma, la música en cuanto lenguaje tiene también su gramática,
pero al igual que el lenguaje natural, con el que está sin duda emparentado
(como veremos en el Capítulo VI) de nuevo no se trata de una gramática lineal,
markoviana, sino jerárquica. Al igual que se aprende implícitamente la prosodia
del lenguaje (Guo y cols., 2011), se aprende también la prosodia de la música y
se adquieren categorías melódicas, armónicas, tímbricas y rítmicas (ROHRMEIER y
153
REBUSCHAT, 2012). Además, una vez más el aprendizaje implícito fuera de las
tareas arbitrarias está restringido —en el doble sentido de limitado pero también
apoyado— por las representaciones encarnadas, una musicalidad intuitiva que
parece constituir también un universal cognitivo (BENCIVELLI, 2007; LEVITIN, 2006;
MITHEN, 2005). Sin embargo, trascender o ir más allá de esa musicalidad intuitiva,
como sucede en la formación de los músicos profesionales, va a requerir, al igual
que ha venido sucediendo en el resto de los dominios, formas de aprendizaje
explícito de naturaleza constructiva (BAMBERGER, 2013; LÓPEZ ÍÑIGUEZ y POZO,
2014b; TORRADO y POZO, 2008), que ayuden a reconstruir esas experiencias
primarias, a recodificar las secuencias perceptivas y en este caso también
motoras que permitan generar esos sonidos, esas sutiles vibraciones del aire que
acaban por emocionarnos.
Aprendizaje sobre el mundo físico
El aprendizaje implícito de esos patrones de vibración de las partículas del aire
a los que llamamos música es también un ejemplo del último de los ámbitos
cotidianos, la última de las capillas que vamos a visitar en este apartado, el
aprendizaje implícito sobre el mundo físico. En el capítulo anterior, al asomarnos
a la ventana para ver el transcurrir de una tarde otoñal en un parque, veíamos
algunos sistemas puramente físicos, la interacción entre objetos materiales, sobre
los que cotidianamente también estamos aprendiendo de forma implícita y
asociativa. Cada vez que nos movemos y desplazamos objetos, que anticipamos
los movimientos de otros objetos, que cocinamos o preparamos un té, estamos
aprendiendo también secuencias perceptivas y motoras que una vez más no son
arbitrarias, sino que responden a esas leyes rígidas, tan definidas, que gobiernan
los sistemas físicos y a las que ya me referí en el capítulo anterior. De hecho
sabemos hoy que desde la cuna los niños son ya pequeños físicos intuitivos
(BLAKEMORE y FRITH, 2005; GOPNIK, MELTZOFF y KUHL, 1999), han adquirido ya
representaciones implícitas sobre las leyes que rigen la conducta de los objetos
que les rodean. Y una vez más esas representaciones las han adquirido en buena
medida por procesos asociativos basados en la contigüidad, el contacto y la
coocurrencia (SPELKE, 1994), pero restringidos por la forma en que su cuerpo,
ese archivo histórico de la selección natural, procesa los cambios físicos que se
producen en el mundo físico. Como hemos visto al comienzo de este capítulo,
esas representaciones implícitas tienen un soporte somatosensorial, son sobre
todo formas de hacer más que decir, de tal modo que no resultan fáciles de
explicitar, como bien saben muchos deportistas que realizan secuencias
sumamente complejas —cómo colocar los pies para dar el revés en tenis, cómo
lanzar mejor a canasta o cómo coger al vuelo una pelota de béisbol (REED,
MC LEOD y DIENES, 2010)— que sin embargo muchas veces no son capaces de
154
explicitar. Al igual que hablamos en prosa sin saberlo, somos físicos sin saberlo.
Una vez más hay una disociación entre lo que se ha aprendido por vía
implícita, a través de la experiencia, y lo que se aprende de modo explícito,
normalmente en este caso en contextos académicos o formales. Y también una
vez más esos aprendizaje explícitos, para ser realmente eficaces, van a requerir
reconstruir esas representaciones primarias adquiridas implícitamente, ya que
buena parte del conocimiento científico formal es contraintuitivo —en contra de
lo que nos informa nuestro cuerpo el Sol no sale ni se desplaza, la materia no es
continua sino que está compuesta por partículas separadas por espacios vacíos,
los objetos más pesados no caen más rápido, etc.— por lo que su elaboración
histórica ha supuesto un proceso lento y complejo de reconstrucción cultural de
esa experiencia primaria y su aprendizaje requerirá un proceso de explicitación y
reconstrucción paralelo. Tal como señalábamos en relación con las funciones de
tipo 5 más allá de la taxonomía inicial de RIVIÈRE (2003b), en el aprendizaje del
conocimiento científico, como en algunos de los otros dominios que hemos
visitado anteriormente, la intervención psicológica, en este caso instruccional, no
será por sí misma suficiente para lograr que se adquiera el conocimiento
requerido, si no implica estrategias que promuevan deliberadamente procesos
complejos de aprendizaje explícito en forma de cambio conceptual (POZO y
FLORES, 2007; POZO y GÓMEZ CRESPO, 1998; VOSNIADOU, 2008), basados una vez
más en el diálogo entre aprendizaje implícito y explícito en el marco de una
jerarquía estratificada. Pero esa reconstrucción jerárquica de los aprendizajes
iniciales sobre el mundo físico, al estar tan profundamente arraigados en la forma
en que nuestro cuerpo se representa el mundo, debe comenzar por conocer en
profundidad las representaciones encarnadas que, según hemos ido viendo,
constituyen el contenido representacional de gran parte de nuestros aprendizajes
implícitos fuera del inmaculado mundo del laboratorio. Es por tanto hacia esas
representaciones encarnadas hacia donde debemos dirigimos ahora para
completar el viaje por las naves y capillas del aprendizaje implícito.
1 Por si el lector duda, todas estas creencias, así enunciadas, son incorrectas desde un punto de vista
científico, aunque no desde el intuitivo.
155
CAPÍTULO V
El contenido del aprendizaje implícito: Las
representaciones encarnadas
El hombre no puede saltar fuera de su sombra.
Proverbio árabe
Condillac comienza su célebre libro “Por más alto que subamos y más bajo que
descendamos, nunca salimos de nuestras sensaciones”. Nunca desembarcamos de nosotros
mismos. Nunca llegamos a ningún otro sino alterizándonos mediante la imaginación sensible de
nosotros mismos.
Fernando PESSOA: Libro del desasosiego
Los males de la inteligencia, infelizmente, duelen menos que los del sentimiento, y los del
sentimiento, infelizmente, menos que los del cuerpo. Digo infelizmente porque la dignidad
humana exigiría lo contrario… ningun dolor de los que despedazan el alma consigue ser tan
realmente dolor como el dolor de muelas.
Fernando PESSOA: Libro del desasosiego
Del procesamiento simbólico de la información a la mente
encarnada
En capítulos anteriores hemos ido viendo que el procesamiento de información,
como enfoque para el estudio de los procesos y representaciones mentales,
asumió una concepción racionalista o idealizada de la mente, como un dispositivo
abstracto o formal y, a partir de la definición de la información como entropía
negativa, acabó reduciendo las funciones cognitivas a un mero cómputo
estadístico de probabilidades. De hecho, a lo largo de su historia, la psicología
cognitiva del procesamiento de información se ha visto confrontada con diversos
debates sobre la naturaleza de las representaciones y los procesos mentales y, en
ellos, bajo el influjo aún de los supuestos dualistas, fruto de la herencia cultural
que analizamos en el Capítulo Primero, adoptó siempre las posiciones más
formalistas. Así, en cada uno de los debates representacionales surgidos en la
psicología cognitiva en estos años, el procesamiento de información asumió las
opciones presentadas en la columna de la izquierda de la Tabla 5.1, que refleja
una mente proposicional, simbólica, semántica, declarativa, abstracta, explícita e
156
individual, es decir, un dispositivo sintáctico, un manipulador de símbolos
formales, vacíos de contenido y sin contacto con el mundo real.
Tabla 5.1. Debates sobre la naturaleza de las representaciones en la Psicología Cognitiva
en las últimas décadas (adaptada de POZO , 2001)
1965-1980
Proposicional
En imágenes
1975-1985
Semántica
Episódica
1975-1985
Declarativa
Procedimental
1980-1990
Esquemas
Modelos mentales
1985-2000
Simbólica
Distribuida
1985-2000
Explícita
Implícita
2000-2010
Simbólica o Formal
Encarnada o Incorporada
La mente se entendía por tanto como un procesador de símbolos físicos,
entendiendo por tales “elementos teóricos arbitrarios, abstractos y amodales. Las
colecciones de símbolos conectadas de una forma apropiada constituyen ideas.
Los símbolos y las colecciones de símbolos pueden manipularse mediante reglas
explícitas que derivan en nuevas ideas o conducen a la acción” (GLENBERG. DE
VEGA y GRAESSER, 2008, pág. 2). Las representaciones simbólicas, manipuladas
por los sistemas de procesamiento de información por procesos esencialmente
estadísticos o formales, se caracterizaban, por tanto, por esta triple AAA (eran
Arbitrarias, Abstractas y Amodales). Mediante ese tipo de representaciones y
procesos se han generado sin duda modelos muy potentes, no solo en la
investigación psicológica sino en los propios diseños en inteligencia artificial, que
permiten dar cuenta de múltiples tareas y demandas cognitivas, siempre que el
sistema cognitivo se ocupe de tareas cerradas, estáticas, limpias y bien definidas,
sin el siempre molesto ruido del mundo real. En cambio, han tenido serias
dificultades para enfrentarse a cualquier actividad cognitiva más dinámica,
abierta, que implicara una interacción real con un ambiente cambiante (GOMILA y
CALVO, 2008). Como ya avisara en su momento Marvin MINSKY (1968), uno de los
padres de la inteligencia artificial, podremos hablar de un dispositivo de cómputo
verdaderamente inteligente no cuando un programa sea capaz de jugar al ajedrez
al nivel de Gran Maestro o pasear una nave por Marte sino cuando sea capaz de
las tareas aparentemente más simples, como por ejemplo freír un huevo, que
requieren coordinar dinámicamente esas representaciones con percepciones y
acciones en un mundo real en el que los objetos también cambian no solo por su
interacción dinámica con otros objetos sino también por nuestra acción sobre
ellos. Como ya hemos visto, solo un sistema capaz de desplazarse eficazmente
157
en un entorno cambiante podrá generar una función de aprendizaje que le
permita anticipar y controlar los sucesos que le afectan.
No es casualidad, por tanto, que la psicología cognitiva del procesamiento de
la información, encerrada en su ordenado ambiente AAA (arbitrario, abstracto y
amodal), haya acabado por perder casi todas las batallas o debates reflejados en
la Tabla 5.1 (para un análisis de estos debates y sus implicaciones véase en
detalle POZO, 2001). De esta forma se han hecho necesarios nuevos modelos de
la mente, que algunos consideran poscognitivos (GOMILA y CALVO, 2008) pero que
en sentido estricto siguen siendo cognitivos si no aceptamos la restricción de que
todas las representaciones deban ser necesariamente simbólicas y menos aún del
tipo AAA. Más allá del procesamiento sintáctico de información, basado en el
cómputo de representaciones lógicas, abstractas, se ha acabado demandando
una mente que procese esencialmente imágenes, en contextos situados, más
orientada a la acción que a la declaración formal, de carácter distribuido e
implícito, y con un fuerte arraigo corporal. En un ejercicio de repaso o de
evaluación de su comprensión, el lector puede ver cómo los rasgos de la derecha
en la Tabla 5.1 se corresponden a grandes rasgos con las características que
atribuimos en el Capítulo Primero al sistema cognitivo primario, aquel del que
supuestamente se ocupaba el procesamiento de información clásico, con lo que
la imagen de la mente en la nueva psicología cognitiva “se acerca cada vez más a
la metáfora de la nube, y cuestiona la del reloj: se asemeja más al aspecto
pluriforme y difuso de los sistemas complejos que al perfil neto de los sistemas
deterministas clásicos” (RIVIÈRE, 1991, pág. 227).
Entre estas alternativas al procesamiento clásico de información, una de las
más vigorosas y relevantes para nuestros propósitos —dar cuenta del contenido
representacional del aprendizaje implícito— es el enfoque de la llamada embodied
cognition (CALVO y GOMILA, 2008; DE VEGA, 2002; DE VEGA, GLENBERG y GRAESSER,
2008; GIBBS, 2006; GLENBERG, 1997; WILSON, 2002), que podemos traducir como
la cognición encarnada o incorporada, según la cual, como señalan EDELMAN y
TONONI (2000, pág. 238 de la trad. cast.), “la mente surge del cuerpo y de su
desarrollo; está corporeizada y es, por tanto, parte de la naturaleza”, por lo que
más que una mente computacional, un mero procesador de información,
tendríamos una mente encarnada capaz de generar aquellas realidades virtuales
que reclamaba LLINÁS (2001). Hay sin embargo diversas formulaciones de este
enfoque. En uno de los análisis más minuciosos de los supuestos del
embodiment WILSON (2002) identifica seis principios básicos:
1. La actividad cognitiva es situada, tiene lugar en el contexto del mundo real
e implica necesariamente percepción y acción.
2. La actividad cognitiva se realiza bajo presión temporal, es decir no solo está
situada en el espacio sino también en los parámetros de tiempo real en la
158
interacción con el entorno.
3. Buena parte de la actividad cognitiva se descarga en el entorno, por lo que
no puede estudiarse fuera de ese contexto, ya que nuestra actividad
cognitiva usa recursos del entorno reduciendo así la carga cognitiva de las
tareas.
4. Según algunas posiciones más extremas, con las que WILSON (2002) no está
de acuerdo, el entorno es parte del sistema cognitivo, por lo que la unidad
de análisis no debería ser nunca la mente en sí misma sino el sistema
complejo compuesto por la mente y el entorno, la mente extendida (por ej.,
CLARK, 1997, 2011).
5. La actividad cognitiva está dirigida a la acción, por lo que todos los
procesos cognitivos tienen su origen en la percepción y la acción sobre el
entorno.
6. Incluso la actividad cognitiva off-line está basada en el cuerpo, por lo que
los procesos superiores, o de naturaleza simbólica, que están en parte
despegados de esos contextos concretos, se desarrollaron a partir de esa
interacción con el entorno basada en el procesamiento sensorial y la acción
motora.
No todos los defensores de la actividad cognitiva encarnada o incorporada
estarían de acuerdo con todos estos principios, o al menos los jerarquizarían de
forma distinta. Así, para GLENBERG, DE VEGA y GRAESSER (2008) lo esencial es que
las representaciones y procesos cognitivos tienen su anclaje en la percepción, la
acción y la emoción, tienen un contenido somatosensorial. Para GOMILA y CALVO
(2008) en cambio lo esencial es la “interacción dinámica” con el entorno mediada
por la estructuras corporales, mientras que CLARK (2011) pone el acento
precisamente en el concepto de mente extendida con la simbiosis menteentorno. Finalmente BARSALOU (2008) pone incluso en duda que el rasgo esencial
sea la vinculación al cuerpo, sino que lo fundamental es que la mente es un
dispositivo grounded, anclado al terreno, o al entorno, que funciona
esencialmente mediante la simulación mental de acciones en ese entorno, buena
parte de las cuales están sin duda restringidas por la forma en que nuestro
cuerpo interactúa con el mundo.
Más allá de estos diferentes énfasis, parece haber un acuerdo en que el origen
de las funciones cognitivas estaría en la acción y la percepción, y en último
extremo en la forma en que nuestros sistemas corporales restringen la
representación del mundo. Así por ejemplo para GLENBERG (1997, pág. 1), la
memoria, y por extensión el resto de procesos cognitivos, “se desarrolló al
servicio de la percepción y la acción en un entorno tridimensional, y la memoria
está encarnada para facilitar la interacción con el entorno”. Por consiguiente el
contenido esencial, o primario, de la mente es el propio cuerpo y los cambios
159
que en él se producen. Nadie ha expresado esta idea mejor que Antonio DAMASIO
en El error de Descartes, su propuesta para superar el clásico dualismo mentecuerpo, que según vimos subyace a esa triple AAA característica de los modelos
computacionales de la mente: “No estoy diciendo que la mente esté en el
cuerpo. Lo que digo es que el cuerpo contribuye al cerebro con algo más que el
soporte vital y los efectos moduladores. Contribuye con un contenido que es
una parte fundamental de los mecanismos de la mente normal” (DAMASIO, 1994,
pág. 210 de la trad. cast., énfasis del autor). Así, la vinculación de las
representaciones y procesos cognitivos con el mundo, con el entorno, no supone
volver a definir la psicología en función de los cambios físicos que se producen
en el mundo, retomando la energía como moneda de cambio de la psicología,
como pretendía el fisicalismo (ver Capítulo III). Sin duda hay un mundo ahí
fuera, pero lo que nosotros nos representamos, lo que convertimos finalmente
en información y cómputos, no es el mundo —los cambios físicos que tienen
lugar ahí fuera— sino los cambios que ese mundo produce en nuestro cuerpo, la
forma en que esos cambios físicos modifican nuestra estructura representacional.
Ese es el contenido primordial de nuestras representaciones según la brillante
idea de DAMASIO:
“Si lo primero para lo que se desarrolló evolutivamente el cerebro es para asegurar la supervivencia
del cuerpo propiamente dicho, entonces, cuando aparecieron cerebros capaces de pensar, empezaron
pensando en el cuerpo. Y sugiero que para asegurar la supervivencia del cuerpo de la manera más
efectiva posible, la naturaleza dio con una solución muy efectiva: representar el mundo externo en
términos de las modificaciones que causa en el cuerpo propiamente dicho, es decir, representar el ambiente
mediante las modificaciones de las representaciones primordiales del cuerpo propiamente dicho siempre
que tiene lugar una interacción entre el organismo y el ambiente”.
D AMASIO (1994, pág. 213 de la trad. cast., énfasis nuevamente del autor.)
Podemos asumir con COSMIDES y TOOBY (1994) que nuestro cuerpo es un
registro de los éxitos evolutivos fiscalizados por la selección natural, que sería un
mecanismo de detección de contingencias o regularidades extraordinariamente
potente, mucho más preciso que nuestros mecanismos de aprendizaje, dada su
inmensa “experiencia”, su amplísima base de datos, y su carácter meramente
informativo, o estadístico, que le evita muchos de los sesgos o atajos a los que
según hemos visto tan proclive es nuestro sistema primario de aprendizaje. De
hecho, los mecanismos básicos que subyacen a nuestra actividad cognitiva
encarnada tienen su origen en la forma en que evolucionó la actividad cerebral
que hace posibles esas funciones mentales. En el capítulo anterior veíamos cómo
las funciones representacionales, y con ellas la necesidad de aprender, surgieron
probablemente como una coordinación de las entradas sensoriales y las salidas
motoras —la coordinación de percepción y acción demandada por este nuevo
enfoque— lo que daba lugar a la representación tridimensional de objetos y no
solo al procesamiento de cambios físicos o energéticos en el ambiente (LEVI-
160
MONTALCINI, 2000). Pues bien, hoy tenemos pruebas convincentes de que esa
representación de los objetos tiene una naturaleza encarnada no solo en los
humanos sino también al menos en algunos primates. Parte de esas pruebas han
sido halladas en el marco de un conjunto de investigaciones realizadas por el
equipo de Giacomo RIZZOLATTI en la Universidad de Parma desde los años
ochenta del siglo pasado, y que son hoy justamente célebres por el
descubrimiento de las llamadas “neuronas espejo” (IACOBONI, 2008; RIZZOLATTI y
SINIGAGLIA, 2006). En esos estudios estaban investigando con Macaca Nemestrina,
una especie de mono remotamente emparentada con nosotros, la actividad
neuronal en F5, un área concreta del cerebro dedicada al control motor de la
mano y especialmente a la coordinación de acciones mano-boca. En el curso de
esos estudios, antes de llegar al descubrimiento de las neuronas espejo al que
luego me referiré, identificaron otro tipo de neuronas que dieron en llamar con
cierta ironía neuronas canónicas, en honor de su atípico comportamiento,
consistente en activarse o dispararse por igual cuando los monos agarraban un
objeto con la mano y cuando veían un objeto que podía ser agarrado. En otras
palabras, esas neuronas canónicas están implicadas tanto en la percepción de los
objetos como en la acción con ellos, diluyendo la tradicional distancia,
establecida por la psicología cognitiva clásica, entre percepción y acción, ya que
parecía que estos monos en realidad cuando percibían un objeto (una taza, una
cuchara) no se representaban tanto el objeto como “las acciones que podían
hacer con él” (RIZZOLATTI y SINIGAGLIA, 2006), de forma que los objetos serían en
realidad “hipótesis de acción”. No es ya que nuestras representaciones no sean
AAA (arbitrarias, abstractas y amodales) sino que son verdaderas
represent/acciones (POZO, 2003), nos representamos el mundo en función de la
acciones que nuestro cuerpo puede hacer sobre él, en suma, como decía DAMASIO
(1994) en función de los cambios que el mundo produce en nuestro cuerpo y de
los cambios que nuestro cuerpo puede producir en el mundo, las “hipótesis de
acción”.
Más que un mapa fijo y cerrado de cada objeto lo que tenemos en mente son
películas, y sobre todo películas de acción, codificadas de forma muy específica
para cada tipo de acción (agarrar, colocar, manipular, etc.) formando un verdadero
“vocabulario de actos” (RIZZOLATTI y SINIGAGLIA, 2006) relacionados con cada
objeto. Así lejos de asociar de forma arbitraria y amodal unos objetos o sucesos
con otros, cada objeto o suceso se representaría por medio de las acciones que
podemos ejecutar con él: “ni los monos ni los humanos pueden ni siquiera mirar
una manzana sin invocar al mismo tiempo los planes necesarios para tomarla”
(IACOBONI, 2008, pág. 22 de la trad. cast.). Tal como ha defendido siempre el
enfoque ecológico de la percepción, a partir del concepto de affordance de
GIBSON, (1979), no nos representamos el mundo en términos de categorías de
161
objetos que comparten una serie de rasgos físicos u objetivos sino de los planes
de acción que ejecutamos con ellos. La manzana nos está diciendo literalmente
cógeme, cómeme, en vez de “soy un fruto del manzano, de forma globosa algo
hundida por los extremos del eje, de epicarpio delgado, liso y de color verde
claro, amarillo pálido o encarnado, mesocarpio con sabor acídulo o ligeramente
azucarado, y semillas pequeñas, de color de caoba, encerradas en un endocarpio
coriáceo”, según la muy precisa definición de manzana en el Diccionario de la
Real Academia Española de la Lengua. Como luego veremos, esta integración
entre percepción y acción en nuestras representaciones encarnadas, se verá
multiplicada en el caso de los objetos sociales por medio de las neuronas espejo,
el pariente más reciente y glamuroso de las neuronas canónicas, que nos
permitirán integrar en nuestra psicología intuitiva como parte de esa
represent/acción también las acciones (y las represent/acciones) de esos objetos
sociales, el resto de las personas, que experimentamos y vivimos como propias.
Hay numerosos datos que avalan que nuestra actividad cognitiva se sustenta
en la forma en que actuamos sobre los objetos, en el contenido somatosensorial
de la percepción, la acción y la emoción (GLENBERG, DE VEGA y GRAESSER, 2008),
provenientes no solo de la ejecución en tareas perceptivas o motoras, sino de la
puesta en marcha de procesos cognitivos más complejos, superiores, mostrando
una vez más cómo los niveles inferiores de la jerarquía cognitiva restringen el
funcionamiento de los superiores. Así, se ha comprobado por ejemplo que la
comprensión del lenguaje se basa en una representación encarnada de su
contenido, ya que tras procesar un enunciado determinado se tarda más en
realizar un plan de acción incompatible corporalmente con él, que uno compatible
(GLENBERG y KASCHAK, 2002). Así si alguien leyera la frase “Marta se puso de
puntillas y se estiró para alcanzar el libro de la última estantería” e
inmediatamente se le pidiera que recogiera un objeto del suelo, realizaría la
acción con menos fluidez que si hubiera leído previamente la frase “Marta se
agachó para coger un libro de la estantería más baja”, ya que al leer la frase no
se limitaría a formar una representación semántica abstracta, arbitraria y amodal
(AAA) de la misma, sino que se imaginaría, simularía mentalmente, la acción, que
luego sería incompatible con la que debería ejecutar a continuación, mientras que
si hubiera leído una frase congruente con la acción a realizar habría un efecto de
primimg o activación de una representación encarnada congruente. Todo ello por
supuesto de forma implícita, no consciente ni deliberada. Así, en otro de los
ejemplos más llamativos, en una tarea se pidió a estudiantes universitarios de
entre 18 y 20 años que formaran frases con una serie de palabras que se les
proporcionaban. A continuación se les pedía que se desplazasen caminando a
otro laboratorio del campus para realizar otro experimento. Cuando las palabras
de la lista estaban asociadas a la vejez, los estudiantes se desplazaban más
162
lentamente que cuando las palabras eran neutras, sin por supuesto ser
conscientes de que habían caminado más despacio y menos aún por qué (BARGH,
CHEN y BURROWS, 1996).
De la misma forma, las represent/acciones, los estados corporales activados
durante una tarea influyen en el recuerdo de la misma, aun cuando no estén de
hecho vinculados a ella, aunque sean, en este caso sí, realmente arbitrarios. Por
ejemplo, en un célebre estudio se pidió a unos participantes que leyeran un texto
mientras mantenían mordido transversalmente un lápiz en su boca sin que éste
tocara los labios, lo que induce una acción y un estado corporal similar a una
sonrisa (puede probar ante el espejo). Cuando luego esas personas debían
valorar la personalidad del protagonista del texto, que estaba redactada en un
tono neutro, lo valoraban de forma más positiva —más amable o divertido— que
quienes habían sido forzados a morder una toalla durante la lectura, que induce
expresiones faciales opuestas (BERKOWITZ y TROCCOLI, 1990).
Vemos por tanto que las representaciones encarnadas restringen no solo la
percepción y la acción, sino también el funcionamiento de otros procesos
supuestamente superiores. Así, en el lenguaje gran parte del contenido
semántico tiene una naturaleza metafórica a partir de nuestra represent/acción
del mundo, de nuestros contenidos somatosensoriales primordiales (LAKOFF y
JOHNSON, 1980; METEYARD y VIGLIOCO, 2008), de modo que hay personas e ideas
cercanas a nosotros, con actitudes enérgicas, o argumentos con peso, ejemplos
luminosos u oscuros; también la memoria tiene una naturaleza encarnada,
reflejada por ejemplo en la vividez de las imágenes en el recuerdo, en las
emociones que nos evoca un olor o un sabor, como a PROUST el recuerdo de las
famosas magdalenas; o incluso el razonamiento tiene también un contenido
encarnado, con sus sesgos de representatividad y disponibilidad (TVERSKY y
KAHNEMAN, 1974; ver también para otros sesgos y heurísticos GIGERENZER, HERTWIG
y PACHUR, 2011) que afectan a nuestras inferencias, nuevamente el impacto de lo
concreto o sentido, la vista de un coche volcado nos hace levantar el pie del
acelerador más que cualquier estadística, etc. Toda nuestra actividad mental, y
con ella todo nuestro aprendizaje, sea implícito o explícito, se apoya en el
contenido de esas representaciones encarnadas, se produce a la sombra que
nuestro cuerpo proyecta en el mundo, según el viejo proverbio árabe. Pero
mientras el aprendizaje implícito en efecto nunca puede saltar fuera de esa
sombra, el aprendizaje explícito puede llegar a hacerlo de forma limitada o
restringida y con mucho esfuerzo. Aunque difícilmente podemos liberarnos del
origen encarnado de nuestras representaciones, solo por la vía del aprendizaje
explícito podremos adquirir ciertas “prótesis cognitivas” que, como veremos en el
Capítulo VI, no solo extiendan la mente sino que la transformen (POZO y GÓMEZ
CRESPO, 2002), haciendo posible la adquisición de conocimiento y el cambio
163
personal requeridos. Para ello debemos entender cuál es la naturaleza y el
contenido primordial de nuestras representaciones encarnadas porque solo así
podremos cambiarlas.
BERGEN y FELDMAN (2008) recurren a una metáfora muy luminosa para mostrar
la naturaleza y funciones de esas representaciones encarnadas en el
funcionamiento cognitivo y más concretamente en el aprendizaje de conceptos.
Según ellos, el aprendizaje de conceptos, lejos de aquellos supuestos de la
formación de categorías arbitrarias en los laboratorios dedicadas al aprendizaje
implícito que visitamos en el capítulo anterior, funcionarían de modo análogo al
sistema inmunológico, una metáfora usada también por SPERBER (1996) y que he
mencionado ya. Pues bien, si el sistema inmunológico funciona a partir de ciertos
“primitivos moleculares” desde los que se elaboran los anticuerpos que defienden
al organismo frente a las intrusiones del ambiente, el sistema cognitivo
interactuaría con el entorno en base a ciertos “primitivos conceptuales”
literalmente incorporados en nuestro sistema cognitivo, que generarían, al modo
de los anticuerpos, representaciones encarnadas que restringirían —o sea
limitarían y al tiempo facilitarían— el aprendizaje. Desde esas restricciones
aprenderíamos no solo las categorías básicas —digamos las que puede aprender
un niño de 3 o 4 años sobre las personas, los objetos, los animales, el propio
lenguaje, etc.— sino incluso los conceptos más complejos y abstractos, ya sea
matemáticos (NÚÑEZ, 2008), científicos (POZO y GÓMEZ CRESPO, 1998, 2005),
sociales (CARPENDALE y LEWIS, 2006) o psicológicos, tanto para comprender y
controlar las propias emociones (DE LA CRUZ, SCHEUER y POZO, 2011; HARRIS,
1989) como incluso para mejorar el propio aprendizaje o el de los demás (POZO y
cols., 2006). Veamos cuáles son esos “primitivos conceptuales” (BERGEN y
FELDMAN, 2008), los dominios nucleares de nuestra represent/acción del mundo
(CAREY y JOHNSON, 2000).
Los dominios nucleares de la mente encarnada
Una vez más no hay unanimidad con respecto a cuántos y cuáles son esos
dominios, quizás por la propia circularidad con la que se define un dominio
(HIRSCHFELD y GELMAN, 1994; GÓMEZ y NÚÑEZ, 1998; KARMILOFF-SMITH, 1992). En
todo caso habría que comenzar por diferenciar lo que podríamos llamar los
dominios psicológicos, propios de la mente encarnada, de otros dominios de
conocimiento propios de cada cultura, que formatean el saber disciplinar,
académico o incluso escolar (POZO, 2003, 2007a). Mientras la edafología puede
ser un dominio científico muy respetable, o la ebanistería o el ajedrez áreas de
pericia consolidadas, no cabe pensar en ellas como un dominio nuclear. CAREY y
JOHNSON (2000) han propuesto diversos criterios empíricos y teóricos para
164
aceptar la existencia de un dominio nuclear:
a) que exista una historia natural que haga necesarios sistemas específicos de
aprendizaje y representación en esos dominios,
b) que existan módulos o sistemas cerebrales especializados en ese
procesamiento específico,
c) que esos sistemas de aprendizaje y representación tengan un carácter
innato, es decir, que no sean producto de la detección de regularidades en el
ambiente por procesos asociativos sino de las propias restricciones
impuestas por el sistema cognitivo,
d) que sean muy difíciles de modificar o reorganizar como consecuencia de ese
aprendizaje e incluso de la instrucción explícita,
e) que se identifiquen ciertos principios específicos que restrinjan la
representación de los objetos en esos dominios.
Aunque cabría revisar la relevancia de todos estos criterios —en concreto su
carácter innato sería bastante discutible, si pensamos desde una visión más
compleja en el paisaje epigenético o en cómo se construye la mente y el cerebro
como consecuencia de las restricciones mutuas impuestas por los genes y por la
experiencia (MARCUS, 2003)— con ellos en mente la lista de candidatos a dominio
nuclear se reduce bastante y desde luego no incluiría actividades tan nobles
como la edafología, la ebanistería o el ajedrez. Pero aun así queda abierto un
amplio espacio para el desacuerdo, con lo que la lista de posibles dominios
nucleares, aunque restringida, sigue siendo variada (ver Tabla 5.2), desde las
más reducidas, que diferencian solo entre dos sistemas básicos de representación
basados en principios distintos, el que componen los objetos, o física intuitiva, y
el que constituyen las personas, la psicología intuitiva, que sin duda cumplirían,
hasta donde es posible, todos los criterios establecidos por CAREY y JOHNSON
(2000), hasta las más amplias o barrocas que incluirían dominios específicos para
los sistemas notacionales: el número, la geometría, el espacio, el lenguaje, la
música o las herramientas.
Tabla 5.2. Clasificación de los dominios nucleares según diversos autores
Autor
Dominios propuestos
CA RE Y (2009)
— Objetos
— Número
— Agencia (psicología)
CA RE Y y SP E LKE (1994)
— Número
— Biología y psicología
— Objetos
— Lenguaje
— Objetos
165
KA RM ILO F F -SM ITH (1992)
— Número
— Psicología
— Notaciones
MITH E N (1996)
— Objetos
— Personas
— Tecnologías
GÓ M E Z (2004)
GÓ M E Z y NÚ Ñ E Z (1998)
GO P N IK y ME LTZO F F (1997)
SP E LKE , P H ILLIP S y W O O DWA RD (1995)
— Objetos
— Personas
No es este el lugar para analizar caso a caso esos posibles candidatos con el
fin de dirimir la controversia (ver por ej., CAREY y JOHNSON, 2000, GÓMEZ y NÚÑEZ
1998). Algunos de esos dominios propuestos pueden considerarse divisiones o
diferenciaciones a partir de dominios más básicos (las herramientas, el espacio o
el número serían formas específicas de ir representando los objetos a partir de la
física intuitiva básica, el lenguaje o la música, sistemas de representación usados
para la comunicación social en el marco de la psicología intuitiva). Otros, como la
representación del mundo natural, o biología intuitiva, son objeto de agudo
debate (por ej., ATTRAN, 1990; CAREY, 1995; CAREY y JOHNSON, 2000; GEARY y
HUFFMAN, 2002; INAGAKI y HATANO, 2002), aunque puede asumirse que hay una
tendencia primaria a asimilar, por semejanza, el resto de los seres vivos al mundo
de las personas, como muestran las creencias animistas extendidas no solo en
las culturas precientíficas (FRAZER, 1890) sino también entre nosotros. Tendemos
a humanizar, o antropomorfizar al resto de las criaturas e incluso de los objetos,
como muestran claramente las creencias religiosas extendidas en todas las
sociedades (recordemos que todo parece indicar que no fue Dios quien hizo al
hombre a su imagen y semejanza, sino más bien al revés, como ilustra de modo
claro el poblado Olimpo de la Grecia Antigua, cada uno de cuyos dioses
representaba fielmente, como si de un “culebrón” se tratara, las diversas
pasiones que componían el “alma humana”, CLAXTON, 2005).
En todo caso, aunque cabría hacer otras diferenciaciones más sutiles, aquí se
distinguirá, junto con otros autores (por ej.; GÓMEZ, 2004; GÓMEZ y NÚÑEZ, 1998;
GOPNIK y MELTZOFF, 1997; LESLIE, 1994; SPELKE, PHILLIPS y WOODWARD, 1995;
GELMAN y WILLIAMS, 1997), entre dos grandes dominios nucleares, primarios, para
los que dispondríamos de representaciones encarnadas basadas en principios
diferenciados y a partir de los cuales se construirían el resto de los objetos y
dominios de representación y conocimiento (ver también POZO, 2003): la
conducta de las personas (psicología intuitiva) y la del resto de los objetos (física
intuitiva). Por consiguiente, si volvemos a asomarnos a la ventana para mirar
aquel parque, que tal vez con el tiempo transcurrido desde que se leyó el
Capítulo III sea ya un parque invernal, si no primaveral, todo lo que ahí vemos
166
nos lo representaremos primariamente —recordemos la primacía de la mente
implícita y encarnada— bajo las restricciones impuestas ya sea por los principios
de la psicología intuitiva (todas las personas que hay en el parque y sus
alrededores, tal vez también el perro y otros animales, incluso puede que los
árboles), o de la física intuitiva (el tobogán y los columpios, la pelota, la bicicleta,
los coches, los bancos, la caída de las hojas, incluso la carrera del corredor, desde
luego el mp3 o los semáforos, etc.). Dado que este último dominio es aún más
primario —la psicología intuitiva probablemente la compartimos en parte con
otros primates, pero la física intuitiva debe ser un bagaje representacional mucho
más ancestral— comencemos por él.
Física intuitiva: Teorías implícitas sobre los objetos
Según vimos en el capítulo anterior, y acabamos de recordar, un sistema
cognitivo es aquel que siendo capaz de desplazarse construye, más allá de los
cambios físicos detectados, representaciones de los objetos que componen su
ambiente y puede actualizar dichas representaciones a través del aprendizaje.
Sabemos también que ese tipo de sistemas habitan nuestro planeta hace al
menos 540 millones de años, desde la explosión de la vida en el Cámbrico.
Aunque esos sistemas disponen, al menos desde entonces, de mecanismos o
procesos que les permiten detectar regularidades en el ambiente, hemos visto
que esos procesos de aprendizaje implícito son en sí mismos insuficientes para
dar cuenta de las representaciones que los organismos construyen sobre esos
ambientes, que deben estar restringidas por ciertos principios representacionales
ligados a la forma en que el cuerpo, y la mente que forma parte de él, ha
interactuado a lo largo de su historia evolutiva con ese tipo de ambiente.
Acabamos de ver también que, gracias a las neuronas canónicas, al menos los
humanos y algunos otros primates no nos representamos esos objetos como
colecciones de rasgos sino más bien como patrones de acción (RIZZOLATTI y
SINIGAGLIA, 2006).
Asumimos entonces que nuestras representaciones sobre el mundo físico no
provienen solo de la detección de regularidades en el ambiente sino de los
principios mediante los que nuestro cuerpo, a través de las represent/acciones,
restringe nuestra interacción con el mundo físico. ¿Pero cuáles son los principios
desde los que, al menos nosotros y posiblemente en parte también algunos otros
primates, nos representamos en nuestro cuerpo los cambios físicos que se
producen en nuestro ambiente? GOPNIK, MELTZOFF y KUHL (1999) sugieren que
una buena forma de pensar en esos principios es pensar en una sesión de magia
en la que con fascinación podemos, ver por ejemplo, cómo lo que hasta hace un
momento era un pañuelo, al volar en el aire se ha convertido, en manos del
mago, en un bastón; o cómo una carta pasa misteriosamente de la mano del
167
mago al bolsillo trasero del pantalón de una sorprendida espectadora, o cómo
alguien encerrado en un baúl desaparece para reaparecer sentado plácidamente
en el patio de butacas (sobre la psicología cognitiva que hace posible que los
magos nos engañen con tanta facilidad véase el provocador libro de MACKNICK,
MARTÍNEZ-CONDE y BLAKESLEE, 2010). Lo que hace fascinante a la magia es que
produce sucesos imposibles, es decir que violan ciertos principios que damos por
supuestos. Pero esos principios no son los de la Ciencia Física. Que el agua
cambie de color y aspecto sin intervención externa o que un trozo de hierro arda
en apariencia por sí solo, son fenómenos que se nos parecen mágicos —
cualquier mago los incorporaría sin duda a su repertorio— y sin embargo en
ciertas condiciones son científicamente posibles, no violan ninguna ley física
conocida1. Lo que hace que un fenómeno sea mágico es que viola los principios
de nuestra física intuitiva (POZO, 2007a), según los cuales, como veremos, los
objetos no cambian de repente de apariencia física o de color, no desaparecen ni
se mueven sin que otro objeto actúe sobre ellos. No se trata solo de sucesos
improbables, admirables, como las contorsiones o los saltos acrobáticos que nos
asombran en un espectáculo del Cirque du Soleil. Son simplemente sucesos
imposibles porque violan uno de esos compromisos sobre los que están
sustentadas de forma natural o necesaria, no arbitraria, amodal y abstracta
(AAA), nuestras teorías sobre el mundo físico. Y eso es lo que hace fascinante a
la magia: sabemos que no son sucesos reales, que hay truco, que en nuestro
mundo encarnado eso no puede pasar.
De hecho, la investigación dirigida a estudiar la física intuitiva de los bebés
(por ej., BAILLARGEON, KOTOVSKY y NEEDHAM, 1995; HOOD y SANTOS, 2009; LESLIE,
1995; SPELKE, 1994) y también de los primates (por ej., HOOD y cols., 1999;
POVINELLI, 2000, 2012), que tienen en común no poder explicar sus creencias
sobre el mundo, por lo que hay que inferirlas de sus percepciones y acciones, ha
recurrido a este tipo de sesiones de “magia experimental”, en las que el
investigador produce uno de esos sucesos imposibles (por ej., un objeto que
desaparece súbitamente tras una pantalla y ya no está cuando esta se retira: una
violación de la “permanencia del objeto”, una de las nociones básicas de nuestra
física intuitiva), con el fin comprobar —midiendo por ejemplo el tiempo de
fijación de la mirada— el grado en que el niño se fascina o sorprende en
comparación con otros sucesos más o menos esperables (cuando se retira la
pantalla el objeto aún sigue ahí, como el dinosaurio del célebre microrrelato de
exactamente siete palabras de Augusto MONTERROSO). De esta forma, mediante
estas sesiones de magia experimental se han podido descubrir los trucos la
magia cognitiva o representacional que los propios niños, o los primates o
cualquier otro organismo, imponen a su mundo físico, aquello que damos por
supuesto en forma de teoría implícita (POZO y GÓMEZ CRESPO, 1998) sobre cómo
168
deben comportarse esas entidades nada AAA que son para nosotros los objetos
físicos.
Así, se ha descubierto que ya en la cuna, en su acogedor laboratorio personal
de física intuitiva, a los tres meses —y tal vez antes— los bebés asumen ya tres
principios para representar el comportamiento de los objetos, cuya violación les
resulta tan sorprendente como para nosotros ver a una persona levitando o a
una paloma convertirse en un conejo. Esos principios según SPELKE (1994)
serían:
a) Cohesión: los objetos se mueven como un conjunto de unidades
conectadas, ligadas entre sí, constituyen un todo, una entidad estable que
está ahí fuera.
b) Continuidad: los objetos se mueven siguiendo trayectorias conectadas, sin
obstrucciones, sin cambios aparentes si no interviene otro objeto.
c) Contacto: el movimiento de los objetos se debe al contacto físico con otros
objetos que actúan sobre ellos.
Mediante estos principios, los trucos de magia cognitiva que aplicamos para
restringir el procesamiento de los cambios físicos que se producen en nuestro
ambiente, aquellos “paquetes de energía” de los que, según SCHRODINGER (1944),
está hecha toda la materia, son para nosotros objetos tridimensionales, sólidos
que tienen una unidad o continuidad entre sus partes, de forma que tienen
existencia individual y pueden contarse (HAUSER, 2000). Además ocupan un
espacio físico que no puede ser ocupado simultáneamente por otro objeto, y
solo pueden cambiar ese espacio físico por otro de acuerdo con ciertos principios
del movimiento, que requieren que otro objeto contacte con ellos, ejerciendo una
fuerza, para moverse (por ej., GELMAN, DURGIN y KAUFMAN, 1995). A diferencia de
lo que sucederá con los objetos animados —de los que se ocupa la psicología
intuitiva— todas las acciones de los objetos físicos tienen su origen en una causa
externa inmediata (POZO, 1987; VIENNOT, 1996).
En suma, según nuestra física intuitiva el mundo está compuesto de objetos
reales, sólidos, tridimensionales y contables, que se mueven por la acción de
otros objetos, de tal modo que si queremos actuar sobre ellos debemos ejercer,
como cualquier otro objeto, una acción física por contacto sobre ellos (HOOD y
SANTOS, 2009). De hecho, este carácter de objetos externos, esta objetivación del
mundo físico, no debe hacernos olvidar que buena parte de esa física intuitiva se
sustenta en nuestra propia acción sobre los objetos, en nuestra repesent/acción
de ellos. Como ha señalado WILSON (1998) la mano es una herramienta
sumamente poderosa que diferencia al homo discens, y en general a los
primates, de otros animales. POVINELLI (2012) ha mostrado cómo los chimpancés
poseen una representación encarnada del peso de los objetos que les permite
169
anticipar la fuerza que deben hacer para levantarlos, basada sobre todo en
indicios visuales sobre el tamaño de los objetos, algo que se observa también en
bebés hacia el año de edad (MOUNOUD y BOWER, 1985). Así, aunque las personas,
a diferencia de los chimpancés, usamos otros indicios adicionales para estimar el
peso de un objeto (como por ejemplo, tomando prestado el título de una
excelente novela, el ruido que hacen las cosas al caer), el tamaño del objeto
sigue siendo esencial en nuestra represent/acción del peso de un objeto, de la
fuerza que hacemos para levantarlo, lo que da lugar de hecho a sesgos e
ilusiones perceptivas características (POVINELLI, 2012). De hecho el carácter
encarnado de nuestra física intuitiva, su dependencia de nuestra acción,
esencialmente manual sobre los objetos, hace que construyamos una física
intuitiva específicamente humana más allá de ciertos universales cognitivos que
posiblemente compartimos, como consecuencia de nuestra propia historia
natural, con otras especies: “Evidentemente, la física elemental estaba
implementada en el cerebro y la médula espinal de los mamíferos desde hacía
muchísimo tiempo... Pero este cerebro (el humano) habría incorporado una
nueva física, una manera nueva de registrar y representar el comportamiento de
los objetos que se mueven y cambian bajo el control de la mano” (WILSON, 1998,
pág. 71 de la trad. cast.). Si nuestra representación de los objetos se apoya en
buena medida a partir de la acción de las neuronas canónicas, en lo que somos
capaces de hacer con ellos —basta con ver a un bebé explorar los objetos,
agarrarlos, agitarlos, mirarlos y llevárselos a su laboratorio de análisis
experimental favorito, a la boca— como veremos en el próximo capítulo un
elemento esencial en evolución de la mente va a ser, como ya sostuviera VYGOTSKI
(1934), el uso de herramientas y sobre todo de dispositivos simbólicos,
culturalmente dados, que trasformarán nuestra interacción con los objetos,
nuestra represent/acción de ellos y en definitiva de nosotros mismos.
Pero ese carácter encarnado de nuestras representaciones implícitas sobre el
mundo físico, según los principios establecidos por WILSON (2002), conlleva que
nuestro cuerpo imponga otras restricciones importantes, como consecuencia de
su historia natural en un entorno físico con características muy definidas. Un
ejemplo muy claro de estas restricciones encarnadas e implícitas que impone
nuestra física intuitiva se puede ver en la Figura 5.1. Si fija la vista en la Figura
5.1a, ¿qué ve?, ¿figuras cóncavas o convexas?; ¿cavidades o bolas que
sobresalen? Son figuras ambiguas, puede verse una cosa u otra en función de
dónde esté la fuente de luz, si a la derecha o la izquierda de las figuras. En todo
caso, habitualmente puede cambiarse de una representación a otra, pero con la
característica de que todas las figuras cambian a la vez: solo puede haber una
fuente de luz que se aplica a todas las figuras a la vez. Este efecto es aún más
nítido en la Figura 5.1b, todas las figuras de la misma fila se ven iguales y si
170
logramos cambiar la representación y la fuente de luz, plop, todas cambian a la
vez. Y nunca se pueden ver las dos filas iguales. Solo puede haber una fuente de
luz, que podemos cambiar, con mayor o menos facilidad a la derecha o la
izquierda. Pero pasemos ahora a la Figura 5.1c. ¿Qué ve ahora? ¿Puede cambiar,
como en los casos anteriores, de huecos a bolas? No puede, ¿verdad? Ahora la
“fuente de luz” podría teóricamente estar arriba o abajo, pero nuestro sistema
perceptivo inevitablemente cierra la ambigüedad y nos informa que está arriba,
de modo que los círculos “iluminados” en la parte de arriba se ven como bolas y
los sombreados en la parte de arriba como cavidades. Y no se puede cambiar a
voluntad, ni con esfuerzo. Pruebe ahora a dar la vuelta al libro 180º. Todas las
figuras, plop, han cambiado inmediatamente de apariencia, lo que eran bolas
ahora son cavidades y al revés. Puede comprobar el mismo efecto con la Figura
5.1b. Si gira el libro 90º hasta que la figura quede vertical verá que de nuevo
inevitablemente asumimos de forma encarnada e implícita que no solo hay una
única fuente de luz sino que está situada encima de nosotros.
171
Figura 5.1. Restricción de una ambigüedad perceptiva mediante nuestras representaciones encarnadas. Tomado de
RA M A C H A N DRA N (2011).
Por supuesto, en nuestro mundo de luces artificiales esto no es
necesariamente cierto, pero en el mundo natural en que durante cientos de miles
de años vivieron nuestros antepasados, para el que nuestro cuerpo y nuestras
represent/acciones han sido seleccionadas, sí lo es. A diferencia de lo que
sucedía en Tatooine, el planeta con dos soles de la Guerra de las Galaxias (y por
lo visto en millones de planetas reales en nuestra Galaxia), aquí en la Tierra, en
nuestro mundo natural hay un único Sol y suele estar arriba, por encima de
nuestras cabezas, de forma que asumimos que la luz es, por supuesto, cenital
(una interesante tarea de ciencia ficción sería pensar en cómo se adaptaría
nuestra mente a entornos con varios soles o, por ejemplo, sin gravedad, aunque
en este último caso algunos experimentos hechos con la física intuitiva de los
astronautas muestran que bastante mal, al menos durante las primeras semanas.
Según MC INTYRE y cols., 2001, tras quince días en el espacio los astronautas
seguían prediciendo que una pelota lanzada al aire “caería” con la misma
aceleración que en la Tierra. Habría que ver qué pasaría tras varios años, o si el
cableado de la mente en la infancia se produjera ya en un mundo sin gravedad.
¿Genética o epigénesis?)
Este ejemplo ilustra una vez más cómo las configuraciones de objetos que
percibimos, y con ellas nuestro cuerpo y nuestras representaciones, fuera de
ciertos espacios de investigación psicológica, no son nunca AAA, sino que
responden a relaciones significativas estructuradas desde el entorno, como
asumía la concepción ecológica de GIBSON (1979) y más recientemente este
enfoque de las representaciones encarnadas (WILSON, 2002). Nuestro cuerpo y
nuestra mente, con sus sesgos y limitaciones evidentes, son de algún modo un
compendio de éxitos evolutivos y por tanto también representacionales, basados
en la restricción de los patrones perceptivos y de acción. Estoy seguro de que
usted mismo o alguna persona cercana a usted tiene en ocasiones problemas
para diferenciar la derecha de la izquierda (frase sin connotaciones políticas, por
supuesto), ¿pero conoce a alguien que confunda arriba y abajo? No hay que
haber visto muchos episodios de Barrio Sésamo para diferenciar lo que está
arriba de lo que está abajo, ya que según vimos en la Figura 5.1 son
dimensiones significativamente diferentes. En cambio
la distinción
derecha/izquierda es puramente convencional o arbitraria (al menos como
veremos en el Capítulo VIII en las culturas que usan representaciones espaciales
egocéntricas, basadas en el cuerpo; en las culturas alocéntricas, que usan
referentes espaciales externos al cuerpo, el patrón parece ser en parte diferente,
HEINRICH, HEINE y NORENZAYAN, 2010). Si usted se coloca ahora virtualmente
enfrente de mí, su derecha es mi izquierda y viceversa. En cambio lo que está
172
arriba y abajo no cambia según la posición relativa. Incluso, para sorpresa de los
niños, en el otro hemisferio lo que está arriba y abajo sigue siendo lo mismo.
Arriba/abajo es una dimensión objetiva, en el sentido de que asumimos que es
un atributo de los objetos, supuestamente independiente de nuestro sistema
cognitivo (aunque acabamos de ver que en ciertos contextos no es así, nuestro
sistema cognitivo primario siempre impone orden, reduce incertidumbre o
ambigüedad). De hecho este eje vertical, frente a la arbitrariedad del eje
horizontal, es esencial no solo en nuestra física intuitiva sino en nuestra propia
configuración corporal y por tanto mental. Ya vimos en su momento que esos
animales que se desplazan y acaban teniendo sistemas representacionales y
capacidad de aprender, se caracterizan por una simetría bilateral con respecto al
eje vertical (MARTÍNEZ y ARSUAGA, 2002; PAPINI, 2002) —con algunas excepciones
curiosas como ciertos insectos palo que renuncian a las ventajas de esa simetría
para así mimetizarse mejor en el ambiente— que ahora vemos que no resulta
casual, arbitraria, porque no solo la luz proviene de arriba, sino que vivimos en
un mundo con gravedad que requiere estructuras corporales ajustadas a esa
restricción.
De hecho, no solo los astronautas, sino que también los bebés tienen ya una
representación intuitiva de la gravedad (SPELKE, 1994), así como otros animales
(HOOD y cols., 1999; POVINELLI, 2000, 2012), según la cual los objetos no
soportados caen. Así, en nuestro mundo con gravedad, el peso ocupa un lugar
central tanto en nuestra física intuitiva como en la de otros primates, aunque casi
con certeza también en el resto de los animales. Aunque, a juzgar por los
minuciosos estudios realizados por POVINELLI (2012) con chimpancés, es dudoso
que estos tengan una teoría implícita sobre el peso, está claro que las personas,
incluidos los niños desde una edad temprana, tenemos un conjunto de
representaciones sistemáticas y relativamente coherentes sobre la influencia
causal del peso, entendido nuevamente como una propiedad objetiva, un
atributo absoluto de los objetos, y no por supuesto como una relación entre la
masa de dos objetos. Este “sesgo de la gravedad” (HOOD y cols., 1999) nos lleva
a predecir el comportamiento de los objetos físicos en muchas situaciones, ya
sea en su velocidad de caída (POZO, 1987; POZO y CARRETERO, 1992), en la
flotación de los objetos (CARRETERO, 1984, RODRÍGUEZ MONEO, 1999) o sobre todo
en la fuerza que es necesario ejercer para desplazar un objeto (POZO, 1987;
VIENNOT, 1996). El concepto de fuerza ocupa también un lugar central en nuestra
física intuitiva, ya que está claramente vinculado a los patrones de acción
mediante los que nos representamos los objetos —recordemos a los chimpancés
de POVINELLI (2012) calculando la fuerza que deben hacer para moverlos— para
anticipar y controlar sus movimientos. Aunque fuerza y movimiento, a partir de la
mecánica newtoniana, son dos conceptos claramente diferenciados, en nuestra
173
física intuitiva, encarnada, siguen estando estrechamente vinculados, de forma
que seguimos asumiendo, en contra del principio newtoniano de inercia, que
“todo movimiento implica una fuerza” o acción externa de otro objeto (POZO,
1987; POZO y GÓMEZ CRESPO, 1998). Diga lo que diga la mecánica newtoniana, y
todos la hemos estudiado, nuestro cuerpo nos está informando continuamente
de que para mover objetos debemos ejercer una fuerza de intensidad análoga al
movimiento que queremos obtener y que los objetos se detienen cuando esa
fuerza “se agota”. Las fuerzas son para nosotros entidades materiales, el músculo
que hace posible el movimiento encarnado de los objetos.
Pero además de estas nociones estrictamente físicas (peso, fuerza, gravedad,
movimiento) los principios de nuestra física intuitiva, entendida en un sentido
amplio como aquí la hacemos, también restringen nuestra representación de los
objetos en otros ámbitos, como puede ser la representación de la cantidad o la
numerosidad, que se ha comprobado responde a los mismos principios en muy
diferentes especies que disponen de sistemas distintos para extraer información
de su entorno (química, olfativa, visual, etc.) (HAUSER, 2000). Así todos los
animales, a excepción de los humanos una vez que, según veremos en el
próximo capítulo, accedemos a los sistemas culturales de numeración, se
representan las cantidades en términos de la relación entre números de objetos,
basadas en correspondencias analógicas uno a uno, en estimaciones, más que en
cálculos absolutos o exactos, y además solo alcanzan a estimar un número
limitado de objetos sólidos, esos mismos objetos sobre los que, según acabamos
de ver, se asienta toda nuestra física intuitiva. Según HAUSER (2000), los animales
—y los humanos también al hacer uso de su matemática intuitiva— utilizan los
números como categorías, no como conceptos. Esas representaciones numéricas
intuitivas, o “numerones” según GALLISTEL y GELMAN (1992), que permitirán por
ejemplo comparar cantidades relativas de alimento, de huevos en el nido o el
número aproximado de rivales con respecto al de aliados (DEHAENE, 1997;
GALLISTEL, 1989; HAUSER, 2000), tendrían un carácter analógico —más parecidas a
un histograma que a la representación simbólica del número—, y una vez más no
serían, como las matemáticas que estudiamos en el colegio o la estadística en la
universidad, AAA (arbitrarias, abstractas y amodales), sino que estarían
vinculadas a patrones perceptivos o de acción. De hecho, este procesamiento
intuitivo de la cantidad tiene lugar en las regiones cerebrales del lóbulo parietal
derecho ocupadas también del procesamiento de las propiedades de los objetos
y sus relaciones espaciales, frente al conocimiento matemático simbólico, que se
realiza en el hemisferio izquierdo, que como es sabido está especializado en la
codificación simbólica y el lenguaje. Se ha comprobado incluso en pacientes con
cerebro hendido que el hemisferio izquierdo es el que reconoce y calcula
símbolos numéricos, como dicen BLAKEMORE y FRITH (2005), el que se sabe las
174
tablas de multiplicar, mientras que el derecho realiza estimaciones intuitivas
basadas en la representación encarnada de la cantidad.
A conclusiones similares se llega cuando se analiza la representación encarnada
del espacio, que nos informa de la posición relativa de los objetos en nuestro
entorno y que, según acabamos de ver, está estrechamente vinculada a la
representación del número y al resto de la física intuitiva. Nuevamente la
representación del espacio, como el resto de la física intuitiva, parece estar
mediada por los patrones de acción realizados en ese espacio. Algunos animales,
como las aves y algunos insectos, tienen representaciones espaciales de una
extraordinaria precisión, que además les permiten aprender fácilmente nuevos
espacios y “navegar por ellos” (GALLISTEL, 1989), utilizando sistemas de
procesamiento diferentes pero basados en el mismo principio de “navegación por
estima”. Como los marinos antes de la invención del sextante en el Siglo XVIII, o
más recientemente del GPS —de nuevo sistemas externos de representación que
median en la acción sobre el mundo— o los navegantes polinesios estudiados
por HUTCHINS (1995), los animales “navegan” por estima, un sistema de
representación espacial que combina una representación implícita de los
movimientos del Sol y la propia representación encarnada del desplazamiento
realizado (GALLISTEL, 2000; HAUSER, 2000). Un caso memorable, casi digno del
premio Nobel de Geografía, es el de la hormiga tunecina del desierto, que a
pesar de su diminuto cerebro (de apenas 3 miligramos para un cuerpo de menos
de un centímetro), puede alejarse hasta 400 metros de su hormiguero en busca
de alimento y regresar buscando el camino más corto, elaborando complejos
mapas cognitivos de su ambiente natural (WEHNER y MENZEL, 1990). Las
hormigas, como las abejas y otros insectos, se orientan en su navegación,
combinando dos sistemas de referencia, la posición del Sol y la propia
información registrada sobre su pilotaje a través de ese espacio, un excelente
ejemplo del principio establecido por WILSON (2002) para las representaciones
encarnadas de que “parte de la actividad cognitiva se descarga en el entorno”.
Pero, al igual que los marinos que navegan por estima, las hormigas tunecinas
del desierto, o para el caso las abejas, tienen representaciones locales o situadas
de sus ambientes específicos, no mapas referenciales que les permitan navegar
por cualquier espacio posible (su tecnología no es GPS, de posicionamiento
global, sino LPS, de posicionamiento local, situado). Si a estos insectos se les
desplaza artificialmente a un nuevo ambiente, en el que las referencias del Sol o
las estrellas sean diferentes, o se les cambia de lugar en su propio ambiente, de
modo que pierden la información sobre el pilotaje que han realizado a través de
él, se desorientan, de la misma forma que nosotros nos perderemos en una
ciudad de la que no tengamos una representación-en-acción, implícita y
encarnada del camino que hemos ido siguiendo o un mapa explícito, un plano —
175
la representación cultural mediadora— desde el que orientarnos.
En el caso de los seres humamos, la representación espacial se basa sobre
todo en la percepción visual ya que, como el resto de los primates, somos
mamíferos visuales, tenemos un número desmesurado de áreas del cerebro
dedicadas al procesamiento de imágenes, cada una de ellas especializada en
diversos componentes de la representación visual y del espacio. De hecho suelen
distinguirse dos vías complementarias en el procesamiento visual y del espacio
(RAMACHANDRAN, 2011): la vía ventral, que es la más antigua, que permite localizar
los objetos en el espacio (el dónde) y la vía dorsal, más reciente, especialmente
evolucionada en los primates y en los humanos, que llega al lóbulo temporal y
permite un análisis más sofisticado de los objetos visuales, mediante dos
procesos espacialmente diferenciados, el cómo (relación entre objetos) y el qué
(relación entre las partes de un todo), que permiten no solo como la vía antigua
localizar un objeto sino construir un paisaje integrado del espacio visual. Además,
mientras que la vía vieja es de nuevo un zombie que funciona en piloto
automático, como los que habitaban nuestro Capítulo Primero, desconectada de
las funciones superiores, la nueva tiene conexiones con los lóbulos frontales, lo
que explica el fenómeno de la “visión ciega”, un tipo muy llamativo de
disociación en la percepción visual por el que las personas que sufren ciertos
daños en la corteza estriada, que afectan a la vía nueva o dorsal, dicen no ver
nada y sin embargo reaccionan eficazmente a ciertos estímulos visuales, por
medio de la vía vieja o ventral, cuyos contenidos no son accesibles a la
conciencia, no pueden hacerse explícitos (RAMACHANDRAN, 2011; SACKS, 2010).
Será esta nueva conexión, cuando no está dañada como en estos casos, la que
permitirá un acceso explícito a esa información visual y espacial y por tanto un
aprendizaje explícito sobre las relaciones espaciales, mediado por sistemas de
representación simbólica, como las ecuaciones trigonométricas, o analógicos
como los mapas.
En general vemos por tanto que nuestra física intuitiva no funciona de modo
AAA, sino que se basa en principios que no pueden aprenderse solo mediante
procesos implícitos de aprendizaje asociativo. De hecho, una prueba de que esos
principios no son resultado solo del aprendizaje asociativo es que los intentos de
“enseñar” o instruir por procedimientos asociativos sistemas de representación
alternativos al “específico” de cada animal suelen conducir al fracaso o a
extenuantes ejercicios de instrucción con resultados bastante dudosos. Mientras
los principios se adquieren, según PREMACK (1995), de forma “natural”, esos
entrenamientos resultan arbitrarios y por ello tienen efectos muy limitados. Por
ejemplo, BOYSEN (1996) dedicó tres largos años a entrenar a una chimpancé a
asociar los números arábigos con las cantidades correspondientes. ¡Y solo del 1
al 4! Finalmente la chimpancé resolvía algunas tareas simples de sumas y restas,
176
lo cual constituye sin duda una notable hazaña cognitiva para su especie. Sin
embargo, la chimpancé de BOYSEN (1996) podía ser confundida fácilmente
cuando el nuevo sistema de cómputo, arbitrariamente adquirido, entraba en
conflicto con su propia representación intuitiva del número, con sus “numerones”,
la estimación encarnada de la cantidad. La chimpancé había asociado
costosamente, muy costosamente de hecho, las notaciones con las cantidades,
pero no era capaz de traducir unas a otras, de usar un sistema para representar
el otro.
Pero aunque los principios no se puedan aprender solo por vía asociativa,
nuestra física intuitiva sí se apoya en los procesos de aprendizaje asociativo
aplicados bajo la restricción de los principios, de modo que no se dirige a
establecer asociaciones AAA sino a buscar relaciones significativas desde el punto
de vista de nuestras representaciones encarnadas. La Tabla 5.3 muestra algunos
ejemplos de cómo nuestra física intuitiva se apoya también en los procesos de
aprendizaje asociativo analizados en el capítulo anterior, la contingencia entre
eventos, la contigüidad y la semejanza, aunque siempre bajo la restricción de
nuestras representaciones encarnadas.
Tabla 5.3. Ejemplos de representaciones sobre el mundo físico adquiridas mediante
procesos de aprendizaje asociativo que resultan ser científicamente erróneas
Contingencia
— Cuando estoy enfermo, en cuanto remiten los síntomas dejo de tomar la medicación (si no hay
síntomas creo que ya no estoy enfermo).
— Cuando tengo un resfriado, si tomo un vaso de leche caliente con miel me curo (y si no,
normalmente también).
— Si con cierta frecuencia al bajarme del coche y cerrar la puerta me da una pequeña descarga
eléctrica, la esperaré también cuando me vaya a subir (aunque solo se produce cuando el
coche ha acumulado electricidad estática tras estar circulando).
Contigüidad
temporal
— Si me duele el estómago será por lo último que he comido (o no, tal vez sea un problema
crónico).
— Si se estropea un aparato será por lo último que he hecho con él (puede ser simplemente
obsolescencia programada).
Contigüidad
espacial
— Hay que evitar el contacto con las personas enfermas porque te contagian (por ej., no hay que
dar la mano a una persona con SIDA, cuando las vías de contagio son muy restringidas).
— La contaminación afecta solo a las ciudades que es donde se produce (pero en realidad sus
efectos son más globales y dispersos).
Semejanza
cualitativa
— Una manta da calor (en realidad reduce el intercambio térmico, protege tanto del frío como del
calor).
— Las moléculas del agua están mojadas (cuando esa es un propiedad macroscópica no aplicable al
nivel microscópico).
— Si tengo fiebre debo abrigarme para sudar y expulsar el calor (en realidad conviene lo contrario
para reducir la temperatuta corporal).
— Los alimentos naturales son sanos (o no, algunos de los venenos más potentes son muy
naturales).
— Los objetos más pesados caen más rápido (cuando no es así).
— Si me duele mucho la cabeza me tomo dos aspirinas en vez de una (cuando la dosis no
dependen de la intensidad de los síntomas).
177
Semejanza
cuantitativa
— Cuando tengo una cazuela al fuego con agua hirviendo, si aumento la intensidad del fuego,
aumentará la temperatura del agua (cuando el agua hierve a 100º y a partir de esa
temperatura se evapora).
— Si llego a casa y hace mucho frío subo mucho el termostato para que la habitación se caliente
más deprisa (en realidad el termostato deja abierto el circuito hasta que se alcanza la
temperatura programada, con lo que, por más que lo suba, tarda lo mismo en alcanzar una
temperatura dada).
En suma, la acción conjunta de las restricciones impuestas por nuestras
represent/acciones sobre el mundo físico y los procesos asociativos conduce a la
adquisición de un conjunto de representaciones implícitas nada arbitrario que da
lugar a teorías implícitas características sobre el mundo de los objetos, que
aunque pueden variar en su contenido, en función tanto de las experiencias de
aprendizaje vividas en cada entorno concreto como de las creencias
culturalmente transmitidas, se sustentan en unos principios básicos comunes
(POZO y GÓMEZ CRESPO, 1998).
— Realismo intuitivo: de acuerdo con las funciones y las características de las
representaciones implícitas (recordemos, el sistema cognitivo primario es
crédulo, no duda), se asume un realismo epistemológico, según el cual el
mundo físico es tal como lo vemos o percibimos, de modo que todos los
procesos de construcción representacional (principios, patrones de acción,
etc.) resultan representacionalmente transparentes, invisibles, y todas los
rasgos o propiedades se atribuyen a los objetos, sin considerar la acción
cognitiva del agente que construye las representaciones. Un ejemplo muy
claro serían los procesos de percepción visual que, siendo enormemente
complejos, resultan sin embargo transparentes para nuestra física intuitiva,
paradójicamente no se ven, con lo que la visión se nos presenta como algo
simple, directo o inmediato, cuando requiere la integración de numerosos
procesos, cada uno de los cuales es susceptible de un daño o trastorno sutil
que puede alterar de formas sorprendentes y extrañas nuestra visión del
mundo (SACKS, 2010). Según este objetivismo, por ejemplo el color o el calor
serían propiedades absolutas, objetivas, de los objetos, en vez de atribuir el
color a las relaciones entre un objeto, la luz que incide el él y los procesos
perceptivos de quien lo observa (BRAVO, PESA y POZO, 2012) o el calor sería
algo inherente a ciertos cuerpos (una manta da calor) en lugar de la
transferencia de energía entre dos objetos en busca del equilibrio térmico
(POZO y GÓMEZ CRESPO, 1998). Como veremos al abordar el aprendizaje
explícito, adquirir el conocimiento científico en este dominio requerirá con
frecuencia trascender o superar este realismo ingenuo por posiciones
epistemológicas más complejas.
— Representación en términos de estados del mundo más que de los cambios
que tienen lugar entre ellos. Nuestras representaciones implícitas, en forma
178
de categorías que permiten reconocer sucesos, asumen por defecto ciertos
estados habituales del mundo, a los que intentan asimilar los sucesos con
los que se enfrentan, de acuerdo con su naturaleza conservadora de nuestra
mente primaria. Conducen a la repetición rutinaria, al reconocimiento de esos
estados, lo que genera certidumbre al sistema cognitivo, y apenas se ocupan
de los cambios, de los procesos que hacen posibles no solo las transiciones
de unos estados a otros, sino cada uno de esos estados. Así, nuestra física
intuitiva asume que, por defecto, los objetos inanimados están inmóviles,
estáticos, y solo si un agente externo actúa sobre ellos se moverán (POZO,
1987). Por contra, la física newtoniana asume que lo que es necesario
explicar es el cambio en la cantidad de movimiento, los procesos por los que
los objetos se aceleran, deceleran o cambian de dirección, que de hecho son
los mismos procesos que mantienen ahora quieto el libro sobre la mesa.
Igualmente nuestra física intuitiva se centra en predecir el comportamiento
de la materia en sus diferentes estados observables (sólidos, líquidos y
gases) y tiene más dificultades para explicar las transformaciones que hacen
posible la transición de unos a otros (GÓMEZ CRESPO y POZO, 2004; GÓMEZ
CRESPO, POZO y GUTIÉRREZ JULIÁN, 2013). Otra forma de decirlo, recuperando
un viejo concepto piagetiano, es que la física intuitiva, como producto que
es de una mente conservadora, enfocada más a la predicción que a la
explicación, se centra más en lo que se conserva que en lo que se
transforma.
— Representación basada en cadenas causales simples a partir de las
propiedades observables de los objetos. De los rasgos anteriores se infiere la
escasa capacidad explicativa de nuestra física intuitiva, ya que su función no
es epistémica sino pragmática. Se trata de establecer secuencias de sucesos
que se repiten habitualmente, facilitando su predicción y control mediante el
establecimiento, en el mejor de los casos, de relaciones causales lineales
basadas en las leyes de la asociación (ver Tabla 5.3), centrándose siempre
en las propiedades observables, es decir aquellas a las que resulta sensible,
bajo esas mismas restricciones, el propio sistema cognitivo primario. Así,
nuestra física intuitiva se sitúa en un nivel mesocósmico, lejos del
microcosmos de las partículas, pero también del abismo infinito del
macrocosmos. Y en nuestro mesocosmos, percibimos el peso, la temperatura
o la aceleración porque somos sensibles corporalmente a ellos, pero nuestro
cuerpo no detecta la agitación febril de las partículas y la ruptura de enlaces
entre ellas cuando calentamos una sopa o un té, o los rozamientos
imperceptibles que afectan a la velocidad de un móvil. Igualmente sentimos
los síntomas de las enfermedades, la fiebre y los dolores que nos provocan,
pero no percibimos los virus o bacterias que las causan. Nuevamente se
179
necesitan dispositivos y sistemas de representación culturalmente dados para
acceder a esos mundos microcósmicos y macrocósmicos donde según los
científicos podemos encontrar buena parte de las explicaciones de lo que nos
acontece al nivel mesocósmico de nuestras representaciones encarnadas.
Además hay otras dimensiones o conceptos físicos, que aunque se sitúen en
ese nivel mesocósmico, como la densidad o la velocidad, desempeñan un
papel secundario en nuestra física intuitiva porque no podemos acceder a
información somatosensorial sobre ellos. Percibimos el peso y el tamaño de
los objetos, pero la densidad debemos calcularla mediante sistemas
simbólicos de representación como una relación entre dos categorías
primarias (peso y volumen o tamaño), al igual que percibimos la aceleración
o deceleración de nuestro cuerpo, pero la velocidad instantánea no, como
podemos comprobar cuando volamos en avión, donde solo sentimos la
velocidad al despegar y al aterrizar.
Aunque los adultos tenemos sin duda más experiencia en la interacción con
objetos físicos que los bebés y los niños, y por tanto nuestras teorías implícitas
son más ricas, han crecido en cantidad de información, estos principios no
cambian a medida que aprendemos nuestra física intuitiva, ya que el aprendizaje
asociativo e implícito, dadas sus funciones, su naturaleza representacional y los
procesos en que se apoya, no permite reconstruir o cambiar esos principios, ni
siquiera ir más allá de ellos, trascender nuestras representaciones encarnadas del
mundo físico. Como veíamos en el capítulo anterior, el sistema cognitivo primario
no hace preguntas, sino que tiene ya las respuestas a preguntas que ni siquiera
ha necesitado plantearse, por lo que solo cuando se violan algunas expectativas
de nuestra física intuitiva estamos normalmente en condiciones de hacerlas
explícitas y comenzar a repensarlas. Para ir más allá del aprendizaje implícito
sobre el mundo físico, se necesita por tanto poner en duda nuestras
representaciones primordiales, aquellos primitivos conceptuales, algo que en la
vida cotidiana no suele ser muy común, dado su alto valor pragmático, su
eficacia representacional. Como vimos en su momento (Capítulo III), no es por
tanto casual que los procesos de aprendizaje explícito, los que nos llevan a dudar
o preguntarnos, suelan estar vinculados a los escenarios de aprendizaje formal,
intencional o académico.
De hecho, como veremos en detalle en el Capítulo VII, podemos diferenciar
varios procesos de aprendizaje explícito (crecimiento, ajuste y reestructuración)
que no solo tienen diferente complejidad sino que producen distintos niveles de
cambio representacional. Así, en su forma más simple, ese aprendizaje explícito
consistirá en un crecimiento de la información, o incluso conocimiento, sobre el
mundo físico, añadiendo más estados, categorías o sucesos a nuestra base de
datos (como nadie ha tenido una experiencia encarnada sobre el origen del
180
universo, los datos o hechos que tenemos sobre el bing bang debemos haberlos
aprendido de esa forma). Probablemente será así, como un conjunto de datos, o
de leyes, como recuerde el lector haber aprendido buena parte de la física escolar
(“el viento es aire en movimiento”, “la Ley de la Gravitación Universal de Newton
afirma que todos los objetos se atraen con una fuerza directamente proporcional
al producto de sus masas e inversamente proporcional al cuadrado de su
distancia”).
Pero si las metas del aprendizaje son epistémicas, no suele bastar con adquirir
nueva información, nuevos datos. Se hace necesario comprenderlos, entender
qué relación hay entre esos nuevos datos y nuestras teorías implícitas, las
categorías de nuestra física intuitiva, que deberemos de algún modo explicitar. Se
necesitarán para ello procesos explícitos de ajuste que establezcan relaciones
significativas, y no solo asociaciones, entre esos hechos o datos, por ejemplo en
el caso de la gravitación universal comprendiendo el peso como la relación entre
la masa de dos cuerpos, la Tierra y este libro que tengo en las manos, que por
tanto en la Luna sería menos pesado en términos físicos (aunque me temo que
no en su contenido), convirtiendo de esta forma nuestras categorías intuitivas en
conceptos explícitos y generando nuevos conceptos que deben ser aprendidos
(el concepto de masa o de atracción gravitatoria).
Pero en ocasiones esos nuevos conceptos no pueden aprenderse desde
nuestras teorías implícitas, ya que son incompatibles con ellas. Como muestran
los ejemplos anteriores sobre la representación intuitiva de muchos conceptos
físicos (luz, color, calor, energía, estados de la materia, fuerza, movimiento, etc.)
la adquisición del conocimiento científico requerirá una reestructuración teórica,
reconstruyendo los supuestos en que se basan nuestras teorías implícitas sobre
el mundo físico con el fin de adquirir nuevos conocimientos con la mediación de
sistemas culturales de representación. Este aprendizaje por reestructuración
requerirá, como las anteriores formas de aprendizaje explícito, una intervención
instruccional explícita que sin embargo en este caso, si no reúne las condiciones
adecuadas, suele resultar insuficiente, lo que probablemente explicará las
dificultades que tenemos la mayor parte de las personas, incluido tal vez el lector,
y desde luego el autor, para comprender los conceptos científicos que
estudiamos. Nos encontramos claramente ante aquellas funciones tipo 5 que,
más allá de la clasificación de las funciones cognitivas de RIVIÈRE (2003b), al ser
incompatibles con las funciones primarias de la mente, caracterizadas aquí en
términos de representaciones implícitas y encarnadas, requieren un verdadero
cambio conceptual (POZO y FLORES, 2007: POZO y GÓMEZ CRESPO, 1998;
VOSNIADOU, 2008), una revolución cognitiva en el aprendizaje, similar en cierto
sentido a la que fue necesaria en la propia historia de la ciencia para el
descubrimiento, o más bien construcción cultural, de esos mismos conceptos o
181
teorías científicas.
Pero incluso cuando se adquiere ese conocimiento científico, dada la naturaleza
primaria, compulsiva y automática del sistema cognitivo primario, no se
abandona la física intuitiva. Todos, incluso los físicos profesionales, seguimos
siendo físicos intuitivos, ya que, como sabemos ya, uno no puede decidir si
activar o no su sistema cognitivo implícito. Pero aunque no se puede apagar,
como veremos en el Capítulo VII sí se pueden inhibir, suspender o incluso
reconstruir temporalmente sus funciones para ciertas tareas por procesos
explícitos. Pero aun así, en cuanto nos descuidamos, o la tarea no lo requiere,
regresamos a la inmediatez y la eficacia pragmática de nuestras teorías implícitas.
También los físicos cruzan la calle o conducen el coche usando esencialmente su
física intuitiva, del mismo modo que, a pesar de la superación hace ya siglos de
las teorías geocéntricas, ven salir y ponerse el Sol todos los días, como lo han
hecho todos los seres humanos desde el inicio de los tiempos, ya que según se
ha intentado argumentar a lo largo de este apartado, nuestra física intuitiva se
sustenta en un universal cognitivo, que admite variaciones muy limitadas y poco
relevantes a estos efectos básicos: el cuerpo humano. A pesar de los cambios
tecnológicos que ha conllevado la historia de las civilizaciones, no en vano
definida como el proceso de control de la naturaleza (FERNÁNDEZ-ARMESTO, 2000),
que han generado importantes diferencias en los entornos físicos en que vivimos,
la estructura básica de nuestro ambiente físico —las leyes que rigen el
funcionamiento de los fenómenos naturales— no ha cambiado. Aunque ahora
podamos asistir a fenómenos físicos insospechados hace unos siglos o incluso
hace unos pocos años, nuestra física intuitiva sigue siendo bastante eficaz en la
predicción y control de los fenómenos naturales más comunes —esos que se
producen a nivel mesocósmico— aunque algunos de ellos, como volar en avión,
los parques de atracciones o el movimiento de objetos a distancia, no dejen de
fascinarnos o inquietarnos, en la medida en que parecen violar la “magia
cognitiva” que subyace a nuestra física intuitiva. Nuestra mente intuitiva, con sus
trucos de magia, sigue por tanto permitiéndonos, con todas sus limitaciones,
predecir y controlar razonablemente el mundo de los objetos, aunque no
explicarlo ni generar nuevas formas de controlarlo, nuevos conocimientos
científicos o tecnologías. Pero hay motivos para preguntarse si sucede lo mismo
con nuestra psicología intuitiva, dado que cabe pensar que esa evolución de las
formas de organización social que llamamos civilización conlleva mayores
cambios en el comportamiento de las personas y los grupos sociales que en el de
los objetos. De ser así, eso supondría un reto importante para la funcionalidad de
nuestra psicología intuitiva, que seguramente estaría en el origen de las
necesidades crecientes de cambio personal que la mayor parte de nosotros
vivimos y de la consiguiente demanda de intervención psicológica para impulsar
182
esos cambios en nuestras relaciones sociales, interpersonales y, por qué no, con
nosotros mismos.
Psicología intuitiva: Teorías implícitas sobre las personas
Si nuestro cuerpo es el mejor compendio de la historia evolutiva y de los
ambientes a los que nuestros antecesores se vieron expuestos, y si el proceso de
civilización o control de la naturaleza es un reto para nuestra física intuitiva, no
tanto porque la vuelva obsoleta o inútil sino por las nuevas demandas culturales
de conocimiento científico, claramente contraintuitivo, requerido por el propio
desarrollo científico y tecnológico, debemos preguntarnos si nuestras
representaciones encarnadas sobre nosotros mismos y sobre los demás, nuestra
psicología intuitiva, nos proporcionan los recursos necesarios para afrontar el tipo
de relaciones sociales, interpersonales y las crisis de identidad que caracterizan a
nuestras sociedades.
Pero para responder a esa pregunta debemos antes intentar comprender la
naturaleza de nuestra psicología intuitiva, de las representaciones implícitas y
encarnadas que construimos sobre las personas como un dominio nuclear de
nuestra mente primaria, diferenciado del dominio de los objetos. De hecho,
sabemos que los bebés, desde los primeras meses de vida, no se representan ya
la conducta o los movimientos de las personas como sucesos físicos sino en
términos de protointenciones (los movimientos animados son hacia algo, no
desde algo), metas (muy pronto los bebés buscan el objeto de la mirada adulta,
siguen su mirada), de emociones, etc. (por ej., LESLIE, 1995; SPELKE, PHILLIPS y
WOODWARD, 1995; TOMASELLO, 1999). En suma, según SPELKE, PHILLIPS y
WOODWARD (1995, pág. 71): “los bebés razonan sobre la acción humana
extrayendo información sobre aspectos de la conducta humana —como la
dirección de la mirada, la expresión de emociones— que no aplican a la conducta
de los objetos inanimados. Simétricamente, los bebés razonan sobre el
movimiento de los objetos de acuerdo con restricciones —acción por contacto,
no acción a distancia— que no aplican al razonamiento sobre las acciones
humanas”. Para comprobar que los bebés diferencian entre los sistemas físicos y
las personas y les atribuyen rasgos representacionales distintos basta en realidad
con ver a un bebé jugando con un objeto, pongamos un muñeco o un sonajero.
De pronto se le cae al suelo y queda fuera de su alcance. El bebé mira a su
alrededor, ve a un adulto y gime, gesticula, mirando de hito en hito al muñeco
caído y al adulto, hasta que éste con una sonrisa, inmediatamente correspondida,
se lo acerca. El bebé no gime, gesticula o sonríe al objeto porque sabe
implícitamente, por medio de las representaciones encarnadas de su psicología
intuitiva, diferenciadas de las que aplica a los objetos, que por más que insista, el
183
muñeco nunca atenderá a sus súplicas ni le devolverá la sonrisa.
Los objetos físicos y los “objetos con mente” son para nuestra mente
encarnada entidades muy diferentes, para las que disponemos incluso de
sistemas neurales diferenciados. Si las neuronas canónicas están en la base de
nuestra representación encarnada de los objetos físicos, en términos de patrones
de acción, nuestra psicología intuitiva parece sustentarse en las famosas
neuronas espejo, que compartimos con otras especies de primates, incluidos los
macacos estudiados en el laboratorio de Parma por RIZZOLATTI y colaboradores
(RIZZOLATTI y SINIGAGLIA, 2006), a quienes se debe su descubrimiento, o
nuevamente más bien su construcción cultural, hace ya unos treinta años.
Aunque las circunstancias del mismo no están claras —hay quien habla de que se
descubrió cuando ciertas neuronas de un mono se dispararon al ver a un
experimentador coger un cacahuete, otros dicen que fue al ver al experimentador
tomándose un helado— parece tratarse de un caso más de serendipia, como el
de los reflejos condicionados por Pavlov, un descubrimiento inicialmente azaroso
ante el que los investigadores, en lugar de condenarlo rutinariamente al baúl de
los errores experimentales, como sucedería si aplicasen strictu sensu sus
procesos de aprendizaje implícito, saben formular las preguntas adecuadas y,
haciendo uso de las funciones del aprendizaje explícito, logran darle un
significado teórico, generan un nuevo conocimiento. En este caso, dio lugar a
toda una nueva serie de estudios que permitió descubrir —más bien construir el
concepto de— las neuronas espejo, un conjunto de neuronas presentes en
diferentes áreas del cerebro de los monos, y de los humanos, que se caracterizan
por activarse no solo cuando el mono o la persona realiza una acción, como era
el caso de las neuronas canónicas, sino cuando ve a otro mono o persona
realizar esa acción.
Desde entonces las investigaciones han acumulado una cantidad tan ingente y
rica de datos sobre las funciones, los tipos y la localización de las neuronas
espejo en monos y en humanos que no se pueden resumir aquí (para una
síntesis de esos hallazgos ver por ej., IACOBONI, 2008; RIZZOLATTI y SINIGAGLIA,
2006). Así, por ejemplo se han identificado diferentes tipos de neuronas espejo
con funciones representacionales de complejidad creciente. Las más simples o
elementales serían las neuronas espejo estrictamente congruentes, que se
activarían solo ante movimientos idénticos, ya sea observados o realizados (por
ejemplo de prensión para coger una taza o un objeto similar). En cambio las
neuronas espejo ampliamente congruentes se activan ante movimientos no
necesariamente idénticos pero con objetivos similares (por ejemplo se activan
tanto cuando alguien toma un alimento con la mano como cuando lo tiene ya en
la boca). Al igual que sucede con el funcionamiento de las neuronas canónicas,
con las que sin duda está emparentadas, la activación de las neuronas espejo no
184
parece depender de los objetos a los que se aplican (una manzana o un plátano)
sino de los patrones de acción vinculados a ellos (la conducta de agarre
específica, la acción de lanzarlos, la de llevarlos a la boca y comerlos, etc.),
existiendo de hecho neuronas espejo específicas para cada tipo de acción
(agarrar, empujar, colocar, etc.), conformando así de forma implícita todo un
“vocabulario de actos” según RIZZOLATTI y SINIGAGLIA (2006). Tampoco dependen
de quien sea el agente (como muestra la anécdota sobre su origen, sea o no
apócrifa, las neuronas espejo de los monos se activan también cuando ven a un
humano ejecutando la acción) ni requieren refuerzo (se activan aunque el mono
no llegue a comer y solo vea comer a otros). Lo que se requiere por tanto para
que se activen las neuronas espejo congruentes, en sus diversas variantes, es
observar o ejecutar una pauta de acción completa sobre un objeto, yendo así
más allá de las funciones representacionales de las neuronas canónicas, ya que a
diferencia de aquellas, se activan no solo al ejecutar la pauta sino al ver a otros
ejecutarla. Las neuronas espejo se representan el mundo ya no solo en forma de
acciones encarnadas sino por medio de las acciones encarnadas de otros, tienen
claramente una orientación social.
Pero sus funciones no acaban ahí. Otro tipo de neuronas espejo lógicamente
relacionadas se disparan no solo ante la pauta de acción completa sino que para
su activación basta solo con ver los pasos previos a la acción o ciertos patrones
lógicamente relacionados con ella (por ej., basta con dejar la manzana en el plato
sobre la mesa para que en el mono se activen las mismas neuronas que se
disparan cuando se lleva la manzana a la boca o ve a alguien llevarse la manzana
a la boca). Lo importante de este nuevo tipo de neuronas espejo es que
permiten codificar y anticipar las intenciones de las acciones y no solo las
acciones como tales (IACOBONI, 2008). Aunque la acción no llegue a completarse
y nadie se coma de hecho la manzana, el mono se ha representado ya la acción
de comerse la manzana, lo que abre enormes posibilidades representacionales
para elaborar una psicología intuitiva, mediante un conjunto de representaciones
encarnadas en forma de vocabulario de intenciones de acción, por retomar el
propio término de RIZZOLATTI y SINIGAGLIA (2006), que permiten anticipar las
acciones de los demás y las de uno mismo. De esta forma la función de las
neuronas espejo sería generar “imágenes motoras”, simulaciones mentales de las
acciones propias y de los demás, que permiten “comprender”, por supuesto sin
explicitación ni conceptualización, no solo los planes de acción sino las metas a
las que se dirigen.
Pero además de estas neuronas espejo existe aún un último tipo, en apariencia
propiamente humanas, llamadas superneuronas espejo (IACOBONI, 2008) —
aunque tal vez sería más apropiado denominarlas metaneuronas espejo por sus
funciones claramente metacognitivas—, localizadas significativamente en los
185
lóbulos frontales, concretamente en la corteza orbito-frontal y cingulada anterior,
áreas habitualmente asociadas a las funciones de la memoria de trabajo. La
función de estas superneuronas sería regular, por procesos excitadores y sobre
todo inhibidores, la activación de otras redes de neuronas espejo, lo que no solo
facilitaría el control explícito de sus funciones representacionales —por ejemplo
evitando imitar conductas indeseables— sino que, según RAMACHANDRAN (2011)
permiten construir un sentido de identidad o de los límites del yo: “cuando ves
que alguien toca a otra persona, tus neuronas del ‘tacto’ se disparan, pero por
más que empatices, no sientes realmente el tacto, ya que tus lóbulos frontales
inhiben las neuronas espejo activadas al menos hasta el punto de impedir que
esto suceda. Además, las neuronas del ‘tacto’ en tu piel envían una señal nula a
tus neuronas espejo diciendo ‘Eh, que nadie te está tocando’ para asegurarse
que no sientes literalmente como tocan a la otra persona. Así en el cerebro
normal hay una interacción dinámica entre tres sistemas de señales (neuronas
espejo, lóbulos frontales y receptores sensoriales) responsable de preservar tanto
la individualidad de tu cuerpo y tu mente como la reciprocidad mental con otros”
(RAMACHANDRAN, 2011, págs. 260-261 de la trad. cast.) La alteración del equilibrio
entre esos sistemas cerebrales podría, según este autor, estar en el origen de
muchos trastornos de personalidad o de conducta (esquizofrenia, estados
disociativos, alucinaciones, experiencias extracorporales, etc.).
Junto a estas superneuronas espejo, característicamente humanas y sin duda
vinculadas a la regulación explícita de nuestro funcionamiento cognitivo, que
tiene lugar en aquella nave de las metarrepresentaciones que visitamos en el
Capítulo III de la mano de MITHEN (1996), hay algunos otros rasgos funcionales
y anatómicos de las neuronas espejo que influyen no solo en nuestra
representación encarnada de las personas, sino también en la forma en que
nuestra mente convierte esas representaciones en conocimiento explícito. Para
empezar, las neuronas espejo están mucho más extendidas y son mucho más
masivas en el cerebro humano que en el de otros primates, ocupando por
ejemplo estructuras como la ínsula o la amígdala, claramente implicadas en
procesamiento de las emociones y la empatía, o muy especialmente el área de
Broca, especializada en la producción del lenguaje —y en el caso de los monos
en la coordinación motora entre mano y boca— lo que ha dado lugar a
considerables especulaciones sobre su relación con la simbolización y el lenguaje.
Las neuronas espejo se hallan sobrerrepresentadas también en amplias regiones
del lóbulo parietal inferior, en áreas implicadas tanto en la integración de
información procedente de varias modalidades sensoriales como en el diseño o
imaginación de planes de acción complejos. No en vano, según RAMACHANDRAN
(2011) las neuronas espejo cumplen funciones muy importantes en la
elaboración de representaciones transmodales, que facilitan la abstracción, esa a
186
la que tan reacia parecen ser nuestras representaciones encarnadas AAA.
Relacionado con ello, un rasgo característico del funcionamiento de las neuronas
espejo en los humanos, a diferencia de otros primates, es que pueden actuar sin
objeto. Mientras los patrones de acción activados por las neuronas espejo en los
macacos estudiados por RIZZOLATTI y SINIGAGLIA (2006) eran necesariamente
transitivos (la acción de coger o llevarse algo a la boca debía hacerse con un
objeto real y relevante para esa pauta para que las neuronas espejo se
activaran), en los humanos esa activación se produce también cuando la acción
se realiza figuradamente, como una pantomima sin objeto (IACOBONI, 2008).
Además, las pautas que activan las neuronas espejo son mucho más flexibles en
las personas, de forma que patrones motores diferentes, aunque dirigidos a la
misma meta, activan las mismas neuronas espejo. De la misma forma, las
neuronas espejo se muestran mucho más capaces de modificar sus patrones
representacionales, en suma de aprender, que las de otros primates.
Parece por tanto que las neuronas espejo abren en los humanos espacios
representacionales mucho más flexibles, que permiten modificar los patrones de
acción, los objetos, abstraer o transferir a otras modalidades sensoriales, e
incluso tal vez vincular esas nuevas representaciones abstractas a nuevos códigos
y lenguajes de carácter simbólico. No es extraño por tanto que RAMACHANDRAN
(2011) se refiera a ellas como las “neuronas que han conformado la civilización”
—ese control humano de la naturaleza—, ya que como dice IACOBONI (2008, pág.
20 de la trad. cast.) “el simple hecho de que un subconjunto de células del
cerebro —las neuronas espejo— se active cuando una persona patea una pelota,
ve que alguien patea una pelota, oye que alguien patea una pelota, y cuando
solo pronuncia u oye la palabra ‘patear’, conlleva consecuencias asombrosas y
nuevos modos de comprensión”. Incluso podríamos ir más lejos aún y pensar
cómo las neuronas espejo son el sostén de nuestra capacidad de imaginar y
sentir a través de la ficción del cine o la literatura: “El inmenso poder de la ficción
deriva de la actividad misma de las neuronas espejo, y de ellas se desprende una
idea todavía más amplia y generosa, la humanidad…” (VOLPI, 2011, pág. 115),
por lo que “desde esta perspectiva, la ficción cumple una tarea indispensable
para nuestra supervivencia: no solo nos ayuda a predecir nuestras reacciones en
situaciones hipotéticas, sino que nos obliga a representarlas en nuestra mente —
a repetirlas y reconstruirlas— y, a partir de allí, a entrever qué sentiríamos si las
experimentáramos de verdad. Una vez hecho esto, no tardamos en reconocernos
en los demás, porque en alguna medida en ese momento ya somos los
demás…” (ibid, pág. 22, énfasis del autor).
Si las neuronas espejo son una parte esencial no solo de nuestra psicología
intuitiva, sino de nuestra mente civilizada, de lo que nos hace humanos —en
cuya búsqueda, como tal vez recuerde el lector, se inició, allá por el Capítulo
187
Primero, este viaje hacia el aprendizaje humano— conviene que revisemos con
cierto detalle algunas de sus funciones, en la que se apoyarían las
representaciones encarnadas que constituyen el núcleo de nuestra psicología
intuitiva, pero que al tiempo, como veremos, permiten comenzar a trascender, o
civilizar, el funcionamiento de esas representaciones primarias y la mente en que
se originan. Una primera función obvia es la mímesis o imitación. Aunque se ha
observado aprendizaje observacional o por imitación en otras muchas especies
(diferentes aves, como los loros, mamíferos como las ratas, incluso los pulpos
son excelentes aprendices por observación), es claro que la imitación es
especialmente importante en los humamos, que somos animales sociales que
vivimos necesariamente en grupo, dada nuestra inmadurez prolongada tras el
nacimiento (BRUNER, 1972). Además la complejidad de las representaciones
sociales que debemos adquirir para formar parte de esos grupos hace
imprescindible ser capaces de aprender eficazmente de otros, algo en lo
desempeñan una función esencial las neuronas espejo. De hecho, los bebés
imitan ya desde el mismo momento del nacimiento, no al segundo año de vida
como creía PIAGET (1936), ni siquiera cuando tienen varios meses, o semanas o
días, sino que un bebé ya es capaz de imitar gestos manuales y faciales
elementales ¡a los 41 minutos de vida! (MELTZOFF y MOORE, 1983). De hecho,
como veremos en el próximo capítulo al tratar la construcción cultural de la
mente humana, la mímesis está en la base de la comunicación, la simbolización y
las formas de aprendizaje explícito que nos diferencian de otras especies
(DONALD, 1991, 2001). A nuestros efectos ahora lo más relevante es que desde
una edad temprana los niños, cuando imitan a otra persona, no se limitan a
aprender o reproducir la cadena de actos que observan sino que sobre todo
imitan la intención u objetivo de esos actos (por ej., si observan a una persona
fracasando al intentar ejecutar una acción, intentarán completar la acción
correctamente). En nuestra psicología intuitiva, cuando nos representamos la
conducta de una persona, imaginamos o simulamos mentalmente, o mejor
encarnadamente, sus acciones en función de sus consecuencias, las metas o
intenciones a las que están dirigidas. A diferencia de lo que sucedía con nuestra
física intuitiva, en la que los sucesos remitían siempre a las causas, los
antecedentes de esta acción, en la psicología intuitiva remiten a sus
consecuentes en forma de metas o intenciones. Esta es una diferencia
fundamental en cómo nuestra mente encarnada aborda, de forma implícita, el
mundo de los objetos y de las personas. Frente a la representación del mundo
físico en términos de una causalidad mecanicista, los objetos que pertenecen al
dominio psicológico serían sistemas intencionales o si se prefiere teleológicos.
Y para representarnos las intenciones de los otros las neuronas espejo siguen
siendo fundamentales, ya que nos permiten simular, “hacer correr” en nuestra
188
mente, siempre a nivel implícito, esas acciones y sus consecuencias como si las
estuviéramos ejecutando nosotros mismos. Hay nuevamente muchos tipos y
niveles de intencionalidad (primaria, secundaria, intersubjetiva, compartida, etc.),
cuyas formas más elementales, y más implícitas estarían presentes ya en los
recién nacidos y en otros primates no humanos, mientras que las formas más
complejas o flexibles serían más tardías en la filogénesis y la ontogénesis,
llegando a requerir grados diversos de explicitación (ver por ej., BYRNE y RUSSON,
1998; GÓMEZ, 2004; GOPNIK y MELTZOFF, 1997; HAUSER, 2000; POVINELLI, BERING y
GIAMBRONE, 2000; PREMACK, 1995; TOMASELLO, 1999; TOMASELLO, KRUGER y RATNER,
1993). Posiblemente la forma más primaria de intencionalidad propiamente
humana esté relacionada con la llamada “atención compartida”, cuando los bebés
siguen la mirada de sus figuras de apego para intentar compartir o anticipar sus
acciones o sus metas. Dirigir la mirada a los mismos objetos, a las mismas
metas, es ya una forma primaria de leer las mentes de los otros, de anticipar sus
intenciones y con frecuencia sus acciones. Diferentes estudios (por ej., POVINELLI,
2000; TOMASELLO y CARPENTER, 2007) muestran de modo convincente que los
niños tienen pautas de atención compartida muy diferentes, y mucho más
sutiles, que los chimpancés, que parecen tener muchas más dificultades para
diferenciar la acción efectiva de su intención, especialmente cuando estas se
disocian (por ej., solo los niños siguen la mirada de reojo a un objeto, mientras
que los chimpancés miran hacia donde está orientada frontalmente la cara). De
hecho, el que alguien mire de reojo a un objeto denota para nosotros claramente
sus intenciones, entre las cuales seguramente está la orientación social de esa
mirada —no quiere que nos enteremos hacia dónde está mirando—, pero sobre
todo los niveles de recursividad en la intencionalidad (de primer, segundo, tercer
orden, etc.) que implican imaginar que tu imaginas que yo imagino, no quiero
que tu sepas que yo estoy mirando algo que yo no quiero que tu creas que a mí
me interesa… Esa orientación social de la mirada y de la intencionalidad humanas
se manifiesta especialmente en la “intencionalidad compartida” o “sentido del
nosotros”, es decir fijarse metas o planes de acción conjuntos, algo que nos
diferencia claramente de otras especies y que sin embargo está claramente
presente ya en un niño de un año (TOMASELLO, 2008, 2009), que se refleja en la
sorpresa que expresan cuando alguien abandona una tarea compartida —por
ejemplo un juego de construcción— y los intentos de volver a implicarle en la
tarea, algo que en cambio no hacen los chimpancés, que no parecen sentirse tan
interesados en compartir la tarea con otros.
Esa intencionalidad compartida, el tipo superior de la representación de
intenciones que nos permiten nuestras neuronas espejo, es de hecho el origen
de otro rasgo representacional esencial de nuestra psicología intuitiva como es la
tendencia a la cooperación, sin la cual la vida social tal como la conocemos,
189
organizada en torno a normas e instituciones, sería del todo imposible
(TOMASELLO, 2009). Asumimos que el resto de las personas —al menos las que
pertenecen al endogrupo— son colaboradoras, lo que implica que se representan
conjuntamente con nosotros metas, planes de acción, respeto a ciertas normas e
instituciones compartidas, etc., lo cual estaría en el origen no solo de los
procesos de identificación social sino también de los conocidos procesos de
conformidad, por los que nuestra mente intuitiva rechaza a quien es diferente —y
evita ser diferente— y tiende más bien a conformarse o adaptarse a la norma, lo
cual tiene sin duda importantes implicaciones para nuestra conducta social (por
ej., HASSIN, ULEMAN y BARGH, 2005).
Como indica TOMASELLO (2008, 2009) cooperar implica una notable complejidad
representacional, una psicología intuitiva muy sofisticada, ya que no solo requiere
esa atención conjunta o tener intenciones compartidas, sino representarse la
perspectiva del otro al ejecutar el plan, en suma anticipar y leer sus estados
mentales, un precursor de lo que será la teoría de la mente —la interpretación de
la conducta de los demás y de uno en términos de estados mentales o
representacionales— que hoy se asume como el rasgo representacional más
característico de nuestra psicología intuitiva, un universal cognitivo, que salvo en
algunos trastornos como el autismo, nos identifica como personas y nos
diferencia claramente de otras especies cognitivas, ya que parece que solo los
humanos resolvemos de modo eficiente e inequívoco tareas como la de la “falsa
creencia”, es decir comprendemos que diferentes personas pueden tener estados
mentales o representaciones distintos en función de su diferente acceso a la
información sobre el mundo, y solo los humanos sentimos, gracias a nuestras
neuronas espejo, una intensa empatía emocional hacia nuestros iguales. De
hecho estos dos componentes de la teoría de la mente, la simulación de los
estados informacionales y emocionales de los demás en nuestra mente para así
poder anticipar y controlar mejor sus conductas, no solo son seguramente la
base sobre la que se construyen buena parte de nuestras teorías implícitas sobre
las demás personas y sobre nosotros mismos, sino casi con certeza los cimientos
sobre los que se construyó esa nave de las metarrepresentaciones en nuestra
mente (MITHEN, 1996), que abre la puerta a todas las funciones cognitivas
explícitas. Frente a la vieja idea marxista de que lo que nos hizo humanos fue el
trabajo y el uso de las herramientas (ENGELS, 1876), parece que la hominización
está sobre todo vinculada a la vida en grupo. Así, DUNBAR (1993) mostró que el
tamaño del cerebro en los animales es directamente proporcional al tamaño de
los grupos en los que viven, dado que la mayor parte de la capacidad de
cómputo se dedica a predecir y controlar las acciones de los otros, posiblemente
a urdir y detectar posibles engaños, uno de los motores, según TRIVERS (2011),
de la carrera de armamento mentalista, la “guerra social fría” que hizo
190
evolucionar nuestra capacidad de predecir y controlar la conducta de los otros y
la propia como fundamento no solo de nuestra psicología intuitiva sino de
nuestras funciones cognitivas explícitas.
En relación con el origen mentalista de nuestras funciones cognitivas
superiores, de la mente explícita, es especialmente interesante la teoría del origen
caliente o emocional del conocimiento. Según esta idea, tendríamos una
representación encarnada de nuestras emociones en forma de “marcadores
somáticos” (DAMASIO, 1994) o “sistemas de valores” (EDELMAN y TONONI, 2000),
desde los que detectamos los cambios que el mundo produce en nuestro cuerpo
y desde los que, por tanto, aprendemos (recordemos, aprender es en sí mismo
emocionante). Así, en contra de la tradición dualista en la que estamos inmersos
—al menos desde el Capítulo Primero— podemos encontrar el origen funcional
de la necesidad de explicitar, de convertir las representaciones implícitas en
conocimiento, precisamente en el funcionamiento de las emociones: “a pesar de
la aparente paradoja, creemos probable que fueran sobre todo las emociones las
que impulsaron a los humanos a levantar su magnífico edificio de pensamiento”
(EDELMAN y TONONI, 2000, pág. 261 de la trad. cast.) Así, cuando los indicadores
emocionales se alteran o desvían de sus “estados de fondo” (DAMASIO, 1994) o
de sus “sistemas de valores” (EDELMAN y TONONI, 2000), en suma de las
expectativas habituales o implícitas sobre nuestros estados emocionales básicos,
debido especialmente al fracaso o al error, es cuando surge la necesidad
pragmática de recuperar ese estado de equilibrio y con ella, como veíamos
también, ocasionalmente la demanda epistémica de interpretar el sentido de esa
desviación.
Pero no solo disponemos de “marcadores somáticos” internos sino que en la
interacción con otras mentes disponemos también de marcadores externos, a
través de la expresión corporal de las emociones. Sabemos que las neuronas
espejo se ocupan también no solo de detectar las emociones de los otros a
través sobre todo de su expresión facial sino de hacernos sentir empáticamente
esas emociones como propias (“dichas neuronas se activan cuando vemos a los
demás expresar sus emociones, tal como si nosotros estuviéramos haciendo las
expresiones faciales que vemos”, IACOBONI, 2008, pág. 120 de la trad. cast.). La
preferencia de los bebés por las caras como objeto perceptivo facilita la lectura
continua de las expresiones faciales que, como hemos visto, con tanta facilidad
imitan a edades muy tempranas. De hecho, se sabe que la representación de las
caras humanas, junto con la de la mano, tienen una representación
desproporcionada, en relación con su tamaño físico real, en nuestro cerebro
(WILSON, 1998). Nuestra capacidad de leer en nosotros mismos y en los demás
esos marcadores somáticos externos e internos de las emociones tendría una
función esencial en el desarrollo de esa psicología intuitiva. Como señala
191
HUMPHREY (1983, pág. 15 de la trad. cast.), esta psicología natural se apoya en
“utilizar un cuadro privilegiado de su propio yo como modelo de lo que es la otra
persona”, un elegante cierre del ciclo o bucle, ya que si comenzamos sintiendo o
simulando en nuestro propio cuerpo, gracias a las neuronas espejo, lo que
vemos en los demás, acabamos por atribuir a los demás, por efecto de esas
mismas neuronas multiusos, nuestros propios estados mentales cuando
percibimos en ellos ciertas expresiones emocionales congruentes con ellos. Según
esta hipótesis de la simulación (BARSALOU, 2008; GOLDMAN, 2000), recurrimos a
esas representaciones mentalistas en primera persona para hacer más predecible
y controlable la conducta de los demás cuando detectamos en ellos estados
emocionales similares. Pero sobre todo para nuestro argumento aquí, utilizamos
no solo los marcadores somáticos propios sino también los ajenos para detectar
la incongruencia entre nuestros estados emocionales esperados y los realmente
vividos, que es la llave que abre la puerta de la nave de las
metarrepresentaciones, la que nos induce a pensar explícitamente en esas
emociones para convertirlas en conocimiento. Y es que, recordemos, esa
incongruencia duele, tal como vimos en el Capítulo II con el caso del miembro
fantasma y la terapia de los espejos (RAMACHANDRAN, 2011), por cierto nada
alejada, de nuevo, del funcionamiento de estas ubicuas neuronas espejo, ya que
el propio RAMACHANDRAN (2011) ha podido comprobar cómo los pacientes con
dolor del miembro fantasma pueden atenuar su dolor viendo cómo otra persona
recibe un masaje en el equivalente a su miembro fantasma, algo no solamente
sorprendente sino que puede tener un valor terapéutico en sí mismo porque
como dice RAMACHANDRAN (2011, pág. 126 de la trad. cast.) “es obvio que no se
puede dar directamente un masaje a un fantasma”.
De esta forma, a través de la explicitación de nuestras emociones, podemos
acceder a un conocimiento incipiente de nuestra psicología intuitiva, viviendo en
carne propia lo que los otros sienten y viven, pero también proyectando en los
otros nuestras propias emociones, para convertirlas así ya en sentimientos
(DAMASIO, 1999), algo de lo que podemos empezar a hablar y a representar
simbólicamente usando la panoplia de verbos mentalistas (SCHWANENFLUGEL,
FABRICIUS y NOYES, 1996) que nos proporciona nuestra teoría de la mente. En el
Capítulo VII veremos cómo en un primer momento este acceso explícito toma
por contenido las propias representaciones implícitas, sin apenas modificarlas
(recordemos que según dice MARCUS, 2008, la mente explícita, nuestra última
tecnología mental, se nutre con la información dudosamente fiable que le
proporciona el sistema cognitivo primario, la mente encarnada e implícita). De
hecho, mientras nuestro conocimiento explícito sobre el mundo físico, por
superficial que sea, es bastante limitado y en general tendemos a sobrevalorarlo
—creemos que tenemos mucho más conocimiento sobre los objetos y los
192
dispositivos mecánicos del que realmente tenemos, como mostraron ROZENBLIT y
KEIL, 2002, ¿sabemos realmente cómo funciona la cafetera con la que nos
hacemos el desayuno?, ¿o el frigorífico?: por no decir un avión— nuestro
conocimiento sobre el mundo social, interpersonal y no digamos sobre nosotros
mismos, es mucho más amplio y variado, lo cual no quiere decir que sea certero
o preciso. En el mundo psicológico y social, a diferencia del natural, tenemos
teorías implícitas, o a veces no tan implícitas, para todo y para todos, teorías que
manejamos además usualmente con asombrosa certidumbre. No hay que
estudiar psicología para tener una idea de lo que es la inteligencia, la depresión o
la creatividad, del mismo modo que no hay que estudiar física para predecir y
controlar el movimiento de los objetos, con la diferencia de que en el caso de los
objetos psicológicos, las personas, además creemos poder justificar el porqué de
nuestras creencias. De hecho, no deja de ser curioso que en esta sociedad tan
evolucionada, del espectáculo y las nuevas tecnologías, los grandes
entretenimientos sociales en los medios de comunicación sigan siendo a fecha de
hoy la práctica de la física intuitiva (deportes) y de la psicología intuitiva (los
programas de la llamada telebasura, los reality shows, verdaderos ejercicios de
psicología intuitiva, el equivalente a la actividad usual de espulgue entre los
primates, que aquí se practican de modo simulado, mediante las neuronas
espejo, sin correr el riesgo de salir emocional o psicológicamente dañados del
juego). La diferencia es que sobre la psicología intuitiva, sobre los sentimientos,
los amores y desamores, la conducta de la gente, se habla —ya una forma de
representación explícita— mucho más que sobre la caída parabólica de los
objetos o sobre los cambios de estados de la materia, por lo que no es casual
que todos nosotros, sin necesidad de estudiar psicología, estemos más versados
en el conocimiento intuitivo de las personas que en el de los objetos, donde
nuestras representaciones siguen siendo en su mayor parte implícitas.
Así, las personas tenemos teorías implícitas sobre la inteligencia —seguro que
al lector le parece a primera vista más inteligente Barack Obama que Lebron
James, ¿pero por qué?— sobre el amor y la amistad, sobre la ambición y la
corrupción, y si nos ponemos a ello sobre cada uno de los siete pecados
capitales y algunos de los veniales. Tenemos también estereotipos —que
claramente adoptan la forma de teorías implícitas— sobre casi todas las variantes
de la categorización social (profesiones, nacionalidades, tipos de personalidad,
grupos étnicos, géneros, grupos de edad, etc.). Pero también tenemos una
“teoría” sobre nosotros mismos, un autoconcepto, que aunque viene marcado
somáticamente por esas experiencias encarnadas, por la actividad constante de
nuestras neuronas espejo, interpretamos desde aquella teoría implícita dominante
en nuestra cultura al menos desde la Ilustración, según vimos en el Capítulo
Primero, la teoría del “Ejecutivo Jefe”, según la cual “los estados conscientes,
193
especialmente los pensamientos racionales, son la causa de las acciones”
(CLAXTON, 2005, pág. 7), algo que a estas alturas del libro debería hacer, al
menos, fruncir el ceño al lector.
Y es que una vez más, nuestras representaciones implícitas lejos de ser el
producto óptimo o racional de la aplicación de reglas bayesianas o estadísticas
impolutas, del tipo AAA (arbitrarias, abstractas y amodales), es el resultado de un
sistema representacional y de aprendizaje cuyas funciones y procesos en gran
medida desconocemos, lo que nos lleva a que gran parte de nuestras teorías
implícitas sobre las personas y sobre nosotros mismos conduzca a un profundo
engaño sobre nuestra naturaleza psicológica, un engaño que hunde sus raíces en
nuestra historia evolutiva, pero también en nuestra historia social y personal
(TRIVERS, 2011). Solo hay que fijarse en la sorpresa, cuando no el estupor, que
nos causan los resultados de buena parte de los estudios sobre nuestro
funcionamiento cognitivo implícito (¿cómo es posible que porque nos lean
palabras que evocan el mundo de las personas mayores luego caminemos más
despacio?, ¿o que por leer un texto con un lápiz entre los dientes nos guste
más?) para darnos cuenta de lo poco que conocemos nuestra propia mente y la
de los demás por medio de la psicología intuitiva. Es cierto que en nuestro
mundo real, cotidiano, la gente no lee textos con lápices entre los labios, pero
también que muchos fenómenos cotidianos, muchas de nuestras acciones y las
de los demás se basan en procesos similares sin que nos demos cuenta de ello,
por lo que tendemos a atribuirlas a otras causas, de acuerdo con nuestras teorías
implícitas. Y es que una vez más, como sucedía en el caso de la física intuitiva, si
bien lejos del arbitrario mundo in vitro de los laboratorios los procesos
asociativos no se aplican de forma óptima o racional como reglas estadísticas o
formales, no dejan de tener una influencia sobre nuestras representaciones
implícitas sobre las personas, como muestran los ejemplos de la Tabla 5.4, ya
que nuestro aprendizaje implícito se apoya en ellas para detectar regularidades
en los rasgos psicológicos y la conducta de las personas, aunque eso sí bajo las
restricciones impuestas por nuestra psicología intuitiva.
Tabla 5.4. Ejemplos de representaciones sobre el mundo psicológico adquiridas mediante
los procesos de aprendizaje asociativo y que suelen conducir a errores o sesgos
representacionales
Contingencia
Asumir que los rasgos estereotípicos tienden a covariar, así que las personas tímidas serán más
reflexivas, las extrovertidas más alegres, los alumnos con mejores notas serán más inteligentes, (o
extremando el tópico las personas obesas serán amables, las rubias tontas o los políticos
corruptos).
Contigüidad
temporal
Atribuir mis estados emocionales o psicológicos a los rasgos de la situación a los que estoy
atendiendo ahora (de modo que aunque esté mordiendo un lápiz pensaré que este personaje es
agradable o explicaré mi malhumor en función de lo que ha hecho mi hijo o mis alumnos en vez de
considerar mis marcadores somáticos de base).
Contigüidad
194
espacial
Semejanza
cualitativa
Semejanza
cuantitativa
Contagiarse emocionalmente, sin darte cuenta, de los estados de ánimo de las personas que te
rodean, por procesos de empatía.
Categorizar los rasgos de las personas de acuerdo al heurístico de representatividad por el que se
asume que, de entre varias personas, la bibliotecaria será la que lleva gafas, los alemanes los más
fríos y racionales, etc.
El error fundamental de atribución asume que una conducta puede explicarse en función de
rasgos o estados mentales congruentes con ella (en lugar de considerar los componentes
contextuales que han podido inducirla).
Para mejorar el esfuerzo en contextos de aprendizaje formal hay que aumentar los niveles de
exigencia, de forma que cuanto más se exige, más se motivarán los aprendices (cuando en
realidad si estos perciben que la tarea excede sus capacidades dejarán de esforzarse).
A grandes males, grandes remedios. Igualmente suponemos que la intensidad de una reacción
debe correlacionar con la fuerza o importancia de sus causas, así que nos cuesta mucho entender
que alguien reaccione intensamente ante algo que a nosotros nos parece nimio, sin tener en
cuenta que no es ese suceso en sí sino la representación que la persona tiene de él, como
consecuencia de su historia personal y de la acumulación de muchos otros sucesos previos. la que
explicará esa conducta.
Por tanto, al igual que en el caso de la física intuitiva, las restricciones
impuestas por nuestras represent/acciones sobre el mundo social, interpersonal y
personal, junto con los procesos asociativos en que se apoya el aprendizaje
implícito nos proporcionan un conjunto de representaciones implícitas nada
arbitrario que da lugar a teorías implícitas psicológicas, que aunque
probablemente varíen en su contenido más que las teorías implícitas sobre el
mundo físico, dado no solo el mayor contenido cultural de nuestra psicología
intuitiva, sino las diferentes experiencias de aprendizaje personal e interpersonal
que vivimos cada uno, habría ciertos principios, derivados del propio
funcionamiento del sistema cognitivo implícito, similares a los observados en el
caso de la física intuitiva:
— Realismo intuitivo: al igual que en el caso de nuestras teorías implícitas
sobre el mundo físico, también en la representación del mundo social
asumimos un realismo epistemológico, creemos que el mundo social es tal
como lo vemos (y no que lo vemos tal como somos nosotros, por
parafrasear de nuevo a KOFFKA), de modo que nuevamente todos los
procesos que subyacen a nuestra psicología intuitiva se vuelven
representacionalmente transparentes, invisibles. Estamos convencidos una
vez más de que los rasgos que atribuimos a las personas están en las
personas, y no en nuestra mente. Un ejemplo de ello es el proceso de
naturalización (MOSCOVICI, 1976) en la adquisición de representaciones
sociales, o de estereotipos, por el que convertimos esas representaciones o
impresiones en hechos, algo que sucede también en la formación de
impresiones (ULEMAN, SARIBAY y GONZÁLEZ, 2008). Así, por más datos que se
acumulen en contra (ver Capítulo IV), creemos que nuestros estereotipos
son ciertos y, en términos más generales, que nuestra visión del mundo es
195
correcta, lo cual quiere decir que si otros no están de acuerdo con nosotros,
están necesariamente equivocados, el germen cognitivo de la intolerancia y
el rechazo a lo diferente (ROSS y WARD, 1996), un rasgo que
lamentablemente parece ser también un universal cognitivo, anclado
profundamente no solo en nuestra mente primaria sino posiblemente en la
de otros primates, que tienden a asociar a los miembros del propio grupo a
objetos placenteros mientras que asocian objetos desagradables al exogrupo
(MAHAJAN y cols., 2011). Otro ejemplo lo encontraríamos en la representación
de nuestros propios procesos mentales, que como vemos se basa en la idea
de un Ejecutivo Jefe racional y objetivo, o en las concepciones sobre la
memoria, que tienden a sobrevalorar la fiabilidad y exactitud de nuestros
recuerdos, algo que pone en duda la investigación sobre la llamada
psicología del testimonio (LOFTUS, 1996), o en nuestras teorías implícitas
sobre el aprendizaje, que se apoyan en este realismo ingenuo y tienden a
asumir nuevamente que aprender es hacer una copia más o menos fiel de la
realidad en lugar de un complejo proceso constructivo (POZO y cols., 2006),
hasta el punto de que la primera teoría implícita que adquieren los niños
sobre su aprendizaje suele ser un conductismo ingenuo (SCHEUER, DE LA CRUZ
y POZO, 2010; SCHEUER y cols., 2006a) según el cual la mera exposición a
una información y la práctica aseguran el aprendizaje, algo coherente de
hecho con nuestra teoría de la mente, el núcleo de nuestra psicología
intuitiva, que de acuerdo con la tarea de la falsa creencia asume que si dos
personas acceden a la misma información sobre un suceso deben tener la
misma representación del mismo.
— Representación en términos de estados del mundo más que de los cambios
o procesos que tienen lugar entre ellos. Ya veíamos en el caso de la física
intuitiva que nuestras representaciones implícitas, de acuerdo con su
naturaleza conservadora, asumen por defecto ciertos estados habituales del
mundo, tienden a encerrar o reconocer los nuevos sucesos en un número de
categorías concebidas como estados naturales del mundo. Lo mismo sucede
en el mundo social, como muestra el alto valor funcional de los estereotipos,
pero también muchas categorías psicológicas que atribuimos como rasgos
estables para explicar la conducta de las personas en términos de estados
(inteligencia, personalidad, etc.) y no de procesos mentales. Para nuestra
psicología intuitiva las personas son inteligentes, tímidas, vagas, creativas,
egoístas o cariñosas, de modo que la inteligencia, la creatividad, la timidez,
la motivación o la afectividad son un estado personal y no un proceso que
se despliega en un contexto concreto. Nuestra psicología se apoya en teorías
implícitas de rasgos estables, mientras que buena parte de la investigación
psicológica está mostrando el carácter situado de nuestras representaciones
196
o conductas (las personas estamos más que somos). De hecho, los estudios
muestran que usamos esas representaciones mediante rasgos estables
especialmente para categorizar a aquellos a quienes menos conocemos o a
quienes son más diferentes de nosotros. Cuanto más conocemos a una
persona, o más nos identificamos con ella, menos estereotipada y más
individualizada es nuestra representación de ella (ULEMAN, SARIBAY y GONZÁLEZ,
2008). Un ejemplo claro de ello es el llamado error fundamental de
atribución o sesgo de correspondencia (ROSS, 1977) según el cual tendemos
a atribuir la conducta de las personas a rasgos estables en lugar de
explicarlas en función de las circunstancias o contextos que les inducen a
esas conductas: los alumnos no estudian porque son vagos, tu no me haces
caso porque eres egoísta, etc. Como ha señalado CLAXTON (2008),
refiriéndose en su caso a las estereotipadas teorías implícitas que los
profesores tienen para dar cuenta del rendimiento de sus alumnos, el primer
paso para cambiar esas teorías es comenzar a pensar en términos de
procesos en lugar de pensar en estados (no es que los alumnos sean vagos
sino que no están motivados para esa tarea, no es que no sean inteligentes,
sino que no tienen la estrategias adecuadas, etc.). ya que ello permite pensar
en intervenciones que activen esos procesos concretos, algo muy difícil si
nos enfrentamos a un estado, como el que predicen nuestras teorías
implícitas, en forma de rasgo psicológico estable e invariante (¿cómo voy a
cambiar yo la inteligencia de un alumno?). Una vez más esta creencia
intuitiva en los estados más que en los procesos psicológicos está
profundamente enraizada en nuestra teoría de la mente, que atribuye la
conducta de las personas a estados mentales, subjetivos, y no a procesos
psicológicos, que como hemos visto, no son directamente accesibles a la
psicología intuitiva (si lo fueran, la psicología experimental no existiría,
porque la introspección bastaría para comprender por qué hacemos
realmente las cosas).
— Representación de sucesos mediante cadenas causales simples. Al igual que
en el caso de la física intuitiva, las reglas del aprendizaje asociativo nos
permiten simplificar sucesos o situaciones complejas mediante cadenas
causales simples (Tabla 5.4). Si alguien deja de llamarnos tras conocer a otra
persona, o tras obtener la beca que tanto buscaba, establecemos fácilmente
un nexo causal entre ambos sucesos. Si un alumno baja notablemente su
rendimiento y nos enteramos de que sus padres se han separado,
establecemos rápidamente una conexión causal entre ambos sucesos. De la
misma forma los estereotipos no se limitan a predecir la coocurrencia de dos
rasgos, sino que establecen relaciones causales entre ellos. El clásico titular
sesgado que habla de “Una persona de etnia gitana detenida tras una
197
reyerta” no solo establece una covariación entre ambos rasgos, sino que
sugiere una relación causal entre ellos. Sería difícil imaginar que el titular
hablara de “Una persona rubia detenida tras una reyerta”, por más que la
persona detenida tal vez sea rubia. En cambio, si nos enteramos de que una
persona obesa ha sufrido un infarto, fácilmente establecemos un nexo
causal, por más que además de ser obesa esa persona pueda ser rubia, o de
etnia gitana. Nuestro sistema cognitivo primario no se limita a asociar
sucesos o estados del mundo psicológico según una lógica arbitraria, cierra
de forma superficial esas situaciones mediante cadenas causales simples, que
nuestra mente consciente tiende a aceptar dócilmente.
De esta forma, como ya sucediera en el caso de las representaciones implícitas
sobre el mundo físico, nuestra psicología intuitiva nos proporciona
representaciones en apariencia muy eficaces, aunque con mucha frecuencia
engañosas (TRIVERS, 2011) y, lo que es peor, que muchas veces dan lugar a
conductas disruptivas, desajustadas o que simplemente escapan a nuestro
control. Pero como ya veíamos en aquel caso, tampoco aquí el sistema cognitivo
primario hace preguntas, sino que nos proporciona respuestas cerradas, en forma
de representaciones implícitas o encarnadas, a preguntas que ni siquiera hemos
llegado a plantearnos. No es que nos preguntemos sobre la relación entre las
calificaciones del alumno y la separación de sus padres, se nos presenta
simplemente como algo obvio; tampoco nos preguntamos por qué nos gustan
unas personas y no otras, o un tipo de música o un hábito y no otro.
Nuevamente necesitamos que se violen nuestras expectativas implícitas para que
tengamos que replantearnos nuestras representaciones y así dejen de ser
transparentes. Tal vez un compañero nos comente que en su asignatura el
rendimiento del alumno de hecho ha mejorado. O nos demos cuenta de que
ciertas amistades o relaciones íntimas que mantenemos nos empiezan a producir
más dolor que placer. O que ciertos hábitos (tabaco, alcohol, drogas…) nos
producen demasiado placer y ya casi no podemos vivir sin ellos. Con mucha
frecuencia detectar esas violaciones de las expectativas implícitas es más difícil en
el mundo psicológico o social que en el físico. Al fin y al cabo en aquél el
comportamiento de los objetos es independiente de nuestras creencias sobre
ellos, responde de hecho a las leyes de la física formal y no a las de la física
intuitiva, los objetos más pesados no caen más rápido por más que lo creamos.
En cambio en el mundo social la conducta de las personas, incluida la nuestra,
no es desde luego independiente de nuestras creencias sobre ellas, como
muestra el efecto de la profecía autocumplida (JUSSIM, 2012; MADON y cols.,
2011), un mecanismo que posiblemente está en la base del mantenimiento de
nuestros estereotipos e impresiones personales; si yo creo que una persona es
inteligente o antipática, mis interacciones con ella aumentarán la probabilidad de
198
que se comporte así, lo que dificulta detectar esas inconsistencias (sigo
pensando que necesito la relación con esa persona, porque me resulta
gratificante y me da seguridad, aunque también me hace sufrir). Además, si
detectar inconsistencias entre mis representaciones, siempre duele, como
muestra el ejemplo de miembro fantasma de la Figura 2.1 (pág. 65), en el caso
de la psicología intuitiva duele especialmente, dado el alto contenido emocional
de esas representaciones. Aunque duela desprenderse de la idea de que todo
movimiento implica una fuerza, siempre duele más desprenderse del novio, del
tabaco o de una parte de nuestra autoestima.
Por tanto no es infrecuente que tardemos en detectar esas inconsistencias en
el mundo social y que cuando lo hagamos las representaciones en que se basan
estén tan reforzadas y consolidadas por los procesos de aprendizaje implícito que
resulten muy difíciles de remover. Aun así, nos encontramos cada vez con más
frecuencia ante un desajuste entre nuestras expectativas sociales y psicológicas y
las conductas que observamos en otras personas y también, por qué no, en
nosotros mismos. Ocurre que aprendemos a activar aquellos circuitos viciosos o
deliciosos de la dopamina ante situaciones o mediante hábitos que llegan al
punto de volverse disruptivos o de que perdamos el control sobre ellos. O que
no podemos controlar nuestras emociones, bien sea de miedo o temor (a los
exámenes, a hablar en público o en inglés, al fracaso, a ligar, a que nuestro novio
nos engañe…), o de placer en contextos que no deberían gustarnos, ya que
producen daño a los demás o a nosotros mismos (bullying, violencia, drogas,
etc.), o porque nos generan dependencias que no podemos controlar (de ciertas
personas, del éxito, de la valoración de los demás, de la necesidad de ligar…).
Es más, hay buenas razones para creer que esos desajustes son y serán cada
vez más frecuentes. Si veíamos que las representaciones implícitas sirven para
normalizar, para reducir las situaciones de incertidumbre a contextos rutinarios,
sobreaprendidos, para convertir problemas potenciales en simples ejercicios, la
complejidad de la vida social, el acelerado cambio que se está produciendo en
nuestros entornos culturales, hace cada vez más difícil vivir encerrado en las
propias representaciones implícitas o en esos cómodos contextos rutinarios.
Basta con cambiar de entorno académico, laboral o cultural para que buena parte
de las certezas que nos proporcionan nuestras teorías implícitas se resquebrajen.
Cuando viajamos a otros países, especialmente si la brecha cultural es amplia, las
representaciones sociales que damos por supuestas en nuestra cultura, y con
ellas buena parte de nuestra psicología intuitiva, dejan de ser eficaces y debemos
proveernos de nuevas representaciones, probablemente de forma explícita y
deliberada, ya que los procesos de aprendizaje implícito, como veíamos en el
Capítulo IV, producen un cambio muy lento. Lo mismo nos sucede ante nuevos
contextos académicos, en los que las viejas formas de aprender, basadas en la
199
repetición y el aprendizaje asociativo reclaman nuevas concepciones u nuevas
prácticas de aprendizaje (POZO, 2008; POZO y cols., 2006), o profesionales, donde
el estudiante, feliz él, que se incorpora al mundo del trabajo, deberá cambiar de
forma explícita y deliberada su forma de afrontar las tareas, de tomar decisiones,
de adquirir nuevos conocimientos, o de relacionarse con los compañeros. Pero
también se requieren cambios personales, ya que las relaciones interpersonales
son mucho más complejas y cambiantes de lo que eran. Incluso el seguro
refugio de nuestra identidad personal, el propio sentido del yo, está cambiando
de forma acelerada en una sociedad que cada vez nos reclama identidades más
variables y plurales, donde el propio desdoble de las relaciones sociales en redes
sociales nos invita y casi nos reclama mantener múltiples identidades, alter ego
(MONEREO y POZO, 2011) de forma que acaba diluyéndose la supuesta unidad del
yo, uno de los supuestos más sagrados de nuestra psicología intuitiva
(RAMACHNADRAN, 2011), para dar lugar a múltiples y cambiantes identidades que
hay que reconciliar o integrar de forma explícita, como veremos en el Capítulo
VII. Cuando el yo pasa a ser la primera persona del plural (POZO, 2011) hay que
empezar a pensar que necesitamos fuertes cambios personales que no vamos a
lograr por procesos de aprendizaje implícito.
En suma, nuestra psicología intuitiva es cada vez más insuficiente para afrontar
las demandas de aprendizaje de esta sociedad actual, que requiere de todos
nosotros un cambio continuo, dado que las estructuras familiares, profesionales,
y en general culturales, están en constante transformación, lo que exige de todos
nosotros seguir aprendiendo en cada uno de esos ámbitos. Al igual que en el
caso del aprendizaje sobre los objetos, explicitar nuestra psicología intuitiva, sea
para adquirir conocimientos psicológicos o para cambiar personalmente, puede
implicar procesos de aprendizaje explícito de diferente complejidad, posiblemente
mediados por algún tipo de intervención psicológica. Nuevamente en su forma
más simple hablaríamos de procesos de crecimiento (adquirir, usualmente por
procesos asociativos, nuevas representaciones que supriman asociaciones previas
inconvenientes, o conductas que nos ayuden a controlar ciertas acciones o
representaciones, por ejemplo inhibir ideas o hábitos inadecuados), de ajuste
(establecer relaciones explícitas entre las categorías de nuestra psicología
intuitiva, comprendiendo las relaciones que se establecen entre ellas para así
generar nuevos conceptos o modificar los que ya tenemos, por ejemplo, nuestros
estereotipos o ciertas actitudes sociales, pero también la relación, y no solo la
asociación entre ciertos hábitos y reacciones emocionales) hasta la
reestructuración, cuando ese aprendizaje llegue a implicar un cambio más o
menos radical, no un simple crecimiento o ajuste, una reorganización de la propia
identidad o conducta, que implique repensar, por medio de una terapia
constructivista, algunos de los supuestos básicos en que se cimenta, cuando
200
requiera un profundo cambio personal (CARO GABALDA, 2011; NEIMEYER, 2009).
Se trata en definitiva de ayudar a las personas a acceder, más allá de su física y
de su psicología intuitiva basadas en el aprendizaje implícito y asociativo, a
nuevas formas de aprender que les permitan afrontar, de forma más equilibrada y
exitosa, esas nuevas demandas generadas por una nueva cultura del aprendizaje
y del desarrollo personal. La Tercera Parte del libro está íntegramente dedicada a
esas nuevas formas de aprender, pero antes de ocuparnos de los procesos de
aprendizaje explícito en el Capítulo VII, lo que ayudará a definir las formas en
que podemos intervenir en diferentes contextos para promoverlos (Capítulo
VIII), parece conveniente preguntarnos cómo transforman las influencias
culturales nuestras formas de aprender y con ellas nuestra mente.
1 El lector puede encontrar algunos de estos fenómenos que nos parecen mágicos, pero que no violan
ninguna ley científica en la revista virtual de divulgación científica El Rincón de la Ciencia, especialmente en
el número 59, de junio de 2011, dedicado precisamente a cómo pueden usarse estos trucos de magia
para enseñar ciencias http://centros5.pntic.mec.es/ies.victoria.kent/Rincon-C/Numeros/num-59.html
201
TERCERA PARTE
El aprendizaje explícito, constructivo
y simbólico
202
CAPÍTULO VI
El aprendizaje humano como actividad cultural:
Cómo la cultura transforma la mente
Contamos historias y oímos historias porque vivimos dentro de historias
John BARTH
Los campos son más verdes en el decirlos que en su verdor. Las flores si se describen con
frases que las definan en el aire de la imaginación, tendrán colores de una permanencia que la
vida celular no permite.
Fernando PESSOA: Libro del desasosiego
La civilización es una educación de la naturaleza. Lo artificial es el camino para una apreciación
de lo natural.
Lo que hay que hacer, sin embargo, es no tomar nunca lo artificial por lo natural.
Es en la armonía entre lo natural y lo artificial en lo que consiste la naturalidad del alma
humana superior.
Fernando PESSOA: Libro del desasosiego
La misión del hombre en el corto espacio que le toca vagabundear sobre la tierra es
precisamente evitar el desorden, corregir el desorden. Crear métodos que te permitan ordenar
las cosas, colocarlas en su sitio, en un archivo. Eso es lo que te separa del animal. Construir el
orden: el reloj, la agenda, el cuaderno con las hojas unidas por una espiral de acero, el archivo,
la casa como una conjunción de estancias especializadas: cocina, comedor, baño, salón,
dormitorio.
Rafael C HIRBES: Crematorio
La literatura no surgió el día en que un chico llegó gritando “un lobo, un lobo”, saliendo del
valle Neanderthal con un gran lobo gris en sus talones; la literatura empezó el día en que un
chico llegó gritando “el lobo, el lobo” y no había ningún lobo tras él”.
Vladimir NABOKOV: Curso de literatura
“No lo olvides nunca, Manolito, nunca: lo primero es el verbo, siempre el verbo”… Y yo
enredaba entonces en la frase, la tocaba aquí y allá con la punta del lápiz como si la frase fuese
un plato de algo y yo un comensal inapetente. Porque a mí el verbo por más que lo interrogase
nunca me decía nada. En el silencio laberíntico de la sintaxis, yo empecé a extraviarme para
siempre en el mundo.
Luis LANDERO: Entre líneas: el cuento o la vida
El aprendizaje como actividad cultural: Cuando la carne se
203
hace verbo
Según hemos ido viendo, los modelos actuales sobre la construcción de la
mente, tanto en la filogénesis como en la ontogénesis, van en contra de uno de
los mitos fundacionales de nuestra tradición cultural, según la cual en el principio
era el Verbo. Descontando aquí las posibles connotaciones religiosas de esta
creencia, sobre ella se asientan los supuestos epistemológicos, relativos a la
naturaleza del conocimiento y a su adquisición, de nuestra cultura logocéntrica.
Pero, según he ido argumentando en los capítulos anteriores, la investigación
psicológica, así como en otras disciplinas afines, apoya hoy de forma
convincente, en contra de esta idea, la primacía no solo filogenética y
ontogenética sino también funcional de las representaciones implícitas y
encarnadas. Parece que en el principio son más bien las neuronas canónicas y las
neuronas espejo, junto con los procesos de aprendizaje asociativo, los que nos
proporcionan una representación del mundo que solo tardíamente —en la
filogénesis, en la ontogénesis y en el propio funcionamiento cognitivo— se
convierte en verbo, se redescribe en forma de representaciones simbólicas. Pero
si hasta ahora hemos visto cómo esas formas inferiores del aprendizaje
restringen nuestra representación del mundo y lo que en él podemos aprender, a
partir de ahora vamos a ocuparnos de cómo los procesos de aprendizaje
explícito, apoyados en esos sistemas de representación simbólica culturalmente
dados, modifican o reconstruyen nuestras representaciones implícitas y
encarnadas, cómo la carne se hace verbo y al hacerlo se transforma.
Hasta ahora hemos ido viendo que desde el punto de vista del aprendizaje
humano, lo que identifica al homo discens como especie cognitiva, nuestra
principal seña de identidad, es la inequívoca capacidad de explicitar nuestras
representaciones, algo que en otras especies, por ejemplo de primates, resulta en
el mejor de los casos mucho más equívoco o parcial (como mostraba la Tabla 3.3
en la pág. 103), tal vez porque, como veíamos entonces, buena parte de esas
funciones cognitivas explícitas no solo dependen de la historia evolutiva de esas
especies sino de lo que podríamos llamar su zona cultural de desarrollo próximo,
de cómo la organización social o cultural genera nuevas posibilidades para el
desarrollo de esas funciones cognitivas. De hecho, en general los monos
enculturados —se entiende que en una cultura humana— suelen mostrar
funciones explícitas más evolucionadas o más complejas. Si eso es así en el caso
de los monos, con mayor motivo lo será en el de los aprendices humanos. La
nave central de las metarrepresentaciones, donde se lleva a cabo el aprendizaje
explícito, no es solo una grandiosa construcción neurocognitiva, al modo de las
catedrales góticas de amplias y luminosas bóvedas, sino también una
construcción cultural, fruto de un proceso de sociogénesis sin el cual tampoco
puede entenderse propiamente el aprendizaje humano.
204
Aunque tampoco es este el lugar para delimitar el concepto de cultura y si a
partir de ese concepto puede hablarse de aprendizaje cultural en otros animales,
hay motivos para asumir que en caso de existir realmente cultura en otras
especies, es sin duda algo cualitativamente distinto de lo que conocemos por
cultura humana. “hasta la fecha no se ha observado ninguna especie animal que
no sea la humana que tenga conductas culturales que acumulen modificaciones y
así multipliquen su complejidad con el tiempo” (TOMASELLO, 2009, pág. XI). De
hecho hay tres rasgos presentes en todas las culturas humanas que las
diferencian de cualquier forma de organización social en otros animales y que
además tienen una clara influencia en nuestros procesos de aprendizaje explícito.
El primero de estos rasgos es precisamente la acumulación cultural, a la que
TOMASELLO, KRUGER y RATNER (1993) se refieren como efecto ratchet, el efecto
multiplicador de las ruedas de un engranaje. Las sociedades humanas son las
únicas en las que sus miembros siempre aprenden, usando la célebre frase de
Newton, subidos a hombros de gigantes, aprovechando la herencia cultural de
sus antecesores. A diferencia de otras especies que se enfrentan al ambiente con
el único bagaje de su herencia genética —recordemos que tal como Darwin creía,
pero nunca pudo demostrar experimentalmente, se ha demostrado ya que los
caracteres fenotípicos adquiridos no se transmiten genéticamente—, nosotros
disponemos de esa doble herencia, genética y cultural (POZO, 2006). En cierto
modo la cultura —o la civilización como control o domesticación de la naturaleza
(FERNÁNDEZ-ARMESTO, 2000)— nos lleva a vivir en un mundo más lamarckiano que
darwiniano (CARBONELL y SALA, 2002; COLE, 1996; PINKER, 1997; POZO, 2001) en el
que si bien no se transmite genéticamente el fenotipo biológico —eso no ha
cambiado— sí hay una transmisión cultural de lo que, usando el término de
DAWKINS (1982), podríamos llamar “el fenotipo extendido”, la mente
culturalmente extendida (CLARK, 2001) a través de la acumulación y transmisión
de representaciones culturales. Qué sería de nosotros si cada generación hubiera
de reinventar el fuego, la rueda, los calendarios o la escritura. Aunque, como
veremos en el próximo apartado, ese proceso de acumulación cultural sin duda
se ha acelerado, la hominización es en sí mismo un proceso de acumulación
cultural que impulsa la evolución en las formas de vida y también en las formas
de representarse el mundo y aprender de él. A pesar de algunos mitos muy
extendidos sobre las hazañas de transmisión cultural entre algunos monos, como
el célebre lavado de patatas entre los macaca fuscata, una especie de monos que
vive en Japón, que supuestamente se enseñan unos a otros a lavar las patatas
antes de comerlas, cabe pensar que la vida de los primates en su entorno
natural, y con ella sus formas de aprender, apenas ha cambiado desde hace
millones de años, si no es por los cambios geológicos y climáticos y, más
recientemente, por la propia acción humana, al destruir buena parte de sus
205
hábitats naturales, como los del resto de las especies, otra consecuencia del
dudoso proceso civilizador emprendido por nuestra especie.
En cambio, como veremos en un próximo apartado, nuestras formas de
aprender no solo han cambiado con esa acumulación cultural, sino que están
cambiando hoy, ahora mismo, de forma acelerada. Una consecuencia de esa
acumulación cultural va a ser por tanto la diversidad en las formas culturales de
aprendizaje, no solo cuando se comparan culturas en el tiempo sino también en
lo que, a partir del libro de NISBETT (2003), podríamos llamar la “geografía del
aprendizaje”. Si asumimos, nuevamente con TOMASELLO (2009, pág. IX) que en
términos biológicos se puede hablar de cultura “cuando los individuos aprenden
socialmente hasta el grado de que diferentes poblaciones de una especie
desarrollan diferentes formas de hacer las cosas”, la acumulación cultural va a
conllevar también una diversidad en las formas de representación y aprendizaje,
que contrastará con la universalidad del funcionamiento de nuestra mente
primaria, tal como se ha descrito en capítulos anteriores, de forma que, según
veremos en el Capítulo VIII, con el que se cierra el libro, diferentes culturas
reconstruirán de modo distinto las funciones psicológicas primarias, producto de
nuestra herencia biológica.
Esa trasformación de las funciones cognitivas debido a la acumulación cultural
vendrá en buena medida condicionada o restringida por la propia naturaleza de
los dispositivos culturales mediante los que las representaciones compartidas se
convierten en conocimiento, es decir se explicitan. El segundo rasgo que
diferencia a las culturas humanas de manifestaciones similares en otras especies
es la construcción de sistemas culturales de representación que al tiempo que
sirven de memoria cultural transforman la mente en la medida en que se
convierten en auténticas prótesis cognitivas que, en un sentido literal, se
incorporan a nuestro funcionamiento cognitivo y lo reformatean. La explicitación
de las representaciones requiere códigos, lenguajes, que desde los formatos
orales originales, desde el lenguaje natural, evolucionaron hasta generar registros
o mensajes codificados externamente, mediante diferentes soportes materiales
(pinturas, huesos, quipus incas, esculturas, tablillas, etc.) externos a las propias
mentes que los usan y por tanto más permanentes o menos perecederos, que
por un lado sirven para conservar y trasmitir esa cultura acumulada pero por
otro, como veremos en un próximo apartado, cumplen una función no menos
importante de reformatear culturalmente las mentes de quienes los usan. Dado
que las mentes no fosilizan, si podemos reconstruir nuestro pasado reciente
como especie es en parte gracias a los vestigios, a las huellas materiales, que ha
ido dejando la producción cultural humana, especialmente en los últimos
100.000 años, cuando propiamente puede hablarse del homo sapiens o a
nuestros efectos del homo discens. Pero la huella más profunda es la que ha
206
producido la interiorización o incorporación de los sistemas culturales de
representación (escritura, número, tiempo, música, etc.) en nuestra mente, en
nuestras funciones cognitivas, de forma que los cambios en las tecnologías del
conocimiento, que iremos viendo a lo largo de este capítulo en forma de tres
grandes revoluciones culturales (SIMONE, 2000) —la invención de la escritura hace
5.000 años, la de la imprenta hace 500 años y la revolución digital desde hace
poco más de 50 años—, han generado nuevas formas de pensar y aprender en el
mundo.
Un último rasgo del aprendizaje cultural humano, vinculado también a esa
acumulación cultural mediante sistemas externos de representación, es que
somos la única especie con una organización social del aprendizaje, basada en
instituciones sociales (el clan, la familia, la escuela) que, de forma más o menos
explícita, se ocupan de asegurar la enculturación de los nuevos miembros del
grupo, promoviendo no solo el acceso a ese conocimiento culturalmente
acumulado sino también a las funciones y representaciones mentales que hacen
posible su uso. Aunque nuevamente desde la investigación etológica se reclaman
análogos en otras especies, parece que los humanos somos los únicos que
inequívocamente enseñamos de forma intencional o deliberada (PREMACK y
PREMACK, 1996; VISALBERGHI y FRAGASZY, 1996). En otras especies los miembros
más jóvenes imitan a los más expertos, pero solo en la nuestra hay pruebas
inequívocas de enseñanza, es decir de que los adultos realicen acciones cuyo fin
no es obtener un beneficio inmediato, en términos de energía o información, sino
modificar las representaciones de otros miembros de su especie (CARO y HAUSER,
1992), posiblemente porque enseñar requiere disponer de una teoría de la mente
plenamente eficaz, ya que hay que creer que el otro no sabe o no conoce algo
para proponerse enseñarlo (WELLMAN y LAGATTUTA, 2004). No es casual por tanto
que sea en torno a los 4 años, la edad mágica de acceso a la teoría de la mente,
cuando los niños no solo comienzan a elaborar una teoría implícita del
aprendizaje (SCHEUER, DE LA CRUZ y POZO, 2010; SCHEUER y cols., 2006a, 2006b),
sino que también se muestran inequívocamente dispuestos a enseñar a otros (ZIV
y FRYE, 2004).
De hecho, como veremos en el Capítulo VIII, la organización institucional del
aprendizaje y las propias formas de enseñar cambian nuevamente a través del
tiempo (CASE, 1996; OLSON y BRUNER, 1996) y también, de unas sociedades a
otras (LI, 2012; TWEEED y LEHMAN, 2002) e incluso en diferentes contextos dentro
de una misma sociedad (SAWYER y GREENO, 2009), variaciones que constituyen
una prueba más de su naturaleza cultural según TOMASELLO (2009). Pero a pesar
de esa diversidad cultural en las formas de organizar el aprendizaje, todas las
culturas humanas contienen una pedagogía implícita, una intencionalidad
educativa de transmitir esa memoria cultural a los miembros más jóvenes de la
207
sociedad (PREMACK y PREMACK, 1996), ya que sin ella esa acumulación cultural se
vería seriamente amenazada y con ella la propia supervivencia de la cultura.
En suma, al aprendizaje humano, a diferencia del de otras especies, no puede
entenderse fuera de ese marco de acumulación cultural mediada por sistemas
externos de representación y organizada socialmente, de modo más formal o
informal, a través de diferentes espacios de socialización o enseñanza. No se
trata solo, como es obvio, de que en las sociedades humanas gran parte de lo
aprendido tiene un contenido cultural, sino de entender cómo cada cultura
formatea y cambia las formas de conocer y aprender, en suma, de cómo mente y
cultura se construyen mutuamente no solo hoy, sino a lo largo de toda su
historia, que es por donde comenzaremos.
Los orígenes de la mente explícita: La construcción mutua de
mente y cultura
Merlin DONALD (1991) ha hecho una propuesta muy sugerente de cómo pudo
haberse producido la coevolución o hibridación entre la mente y la cultura a lo
largo de varios millones de años hasta dar lugar a esta mente compleja,
compuesta, tal como hemos ido viendo, por varios subsistemas con funciones
diferenciadas. Según este modelo, la evolución de la mente humana ha hecho
posible el desarrollo y distribución social de sistemas culturales de representación
cada vez más potentes, que no solo han hecho más fluida y eficaz la distribución
o diseminación cultural de los nuevos conocimientos generados en cada
sociedad, sino que, a su vez, han permitido nuevos desarrollos de esa mente, al
reformatear o reconstruir su propio funcionamiento mediante nuevos sistemas de
memoria y representación mental. Según DONALD (1993, pág, 737) “hubo tres
importantes transformaciones cognitivas por las que la mente humana moderna
surgió a lo largo de varios millones de años, partiendo de un conjunto de
destrezas parecidas a las de un chimpancé. Esas transformaciones dejaron por un
lado tres sistemas de representación y memoria nuevos, exclusivamente
humanos y, por otro, tres capas intercaladas de cultura humana, cada una de
ellas basada en su propio sistema de representaciones”.
Como consecuencia de ello, DONALD (1991, 1993) identifica cuatro tipos de
mente (episódica, mimética, simbólica y teórica), de las que las tres últimas
estuvieron vinculadas a esas tres grandes revoluciones en los sistemas culturales
de representación y comunicación (que fueron respectivamente el gesto, el
lenguaje y los sistemas externos de representación) (ver Tabla 6.1). Cada uno de
esos tipos de mente, apoyado en su correspondiente sistema cultural de
representación, sigue manteniendo funciones cognitivas propias en nuestra
mente actual, donde esas distintas capas representacionales no solo se
208
superponen, sino que, de acuerdo con la lógica de las jerarquías estratificadas,
una vez más las de nivel inferior restringen el funcionamiento de las de nivel
superior, que a su vez redescriben o reconstruyen las funciones de los niveles
representacionales inferiores. De hecho, como destaca NELSON (2009) hay un
estrecho paralelismo entre esta construcción cultural de las funciones
representacionales y el propio desarrollo de esas mismas funciones en los niños,
que pasan básicamente por las mismas etapas (enactivas, icónicas y simbólicas
según la denominación de BRUNER, 1966).
Tabla 6.1. Niveles sucesivos en la evolución de la mente humana y la cultura. Cada uno
de esos niveles sigue ocupando un nicho cultural hoy, por lo que las sociedades
plenamente modernas tienen los cuatro niveles o tipos de mente presentes
simultáneamente (tomado de DONALD, 2001)
Mente
Especie/período
Nuevas formas
Cambio logrado
Control social
Episódica
Primate
Percepción de
hechos
episódicos
Autoconciencia y
sensibilidad a los
sucesos
Episódico y reactivo
Mimética
(primera
transición)
Primeros homínidos, hasta el
Homo Erectus (2 millones —
400.000 años)
Acción,
metáfora
Destreza, gesto,
mímesis, imitación
Estilos miméticos y
arquetipos
Mítica
(segunda
transición)
Humanos, hasta llegar al Homo
sapiens sapiens (desde hace
unos 500.000 hasta hoy)
Lenguaje,
representación
simbólica
Tradiciones orales, ritual
mimético, pensamiento
narrativo
Basado en los mitos
Cultura moderna
Universo
simbólico
externo
Formalismos, artefactos
teóricos masivos, de
propósitos generales
Pensamiento y
control
paradigmático,
institucionalizado
Teórica
(tercera
transición)
La mente episódica: Aprendiendo a asociar sucesos
Según DONALD (1991), los primeros homínidos, como otros muchos primates,
por ejemplo los chimpancés actuales, cuyo último linaje común al nuestro data
como mínimo de hace unos 6 millones de años, se caracterizaban por disponer
de una mente episódica, especializada en detectar mediante procesos de
aprendizaje asociativo covariaciones entre sucesos y acciones en el ambiente,
que darían lugar, tal como hemos visto en el capítulo anterior, a representaciones
implícitas bajo las restricciones impuestas por las propias estructuras
somatosensoriales. Por tanto, no serían muy diferentes, en su naturaleza
representacional, de las que caracterizan hoy no solo a los primates sino a otros
muchos animales, cuyas mentes según HAUSER (2000) disponen de unos
“universales cognitivos” especializados en “reconocer objetos, contar y
orientarse”, que estarían en el origen de esta mente episódica. Según hemos
209
visto, al menos en el caso de los primates ese tipo de representaciones se
apoyan en la activación de neuronas canónicas que procesan esos objetos en
términos de patrones de acción, por lo que la mente episódica aprendería no solo
regularidades ambientales, sino también destrezas y secuencias procedimentales
ligadas a una representación encarnada del ambiente, lo que permite a los
primates un manejo rudimentario de ciertas herramientas simples que no
impliquen transformar el objeto para nuevas funciones cognitivas o acciones
(MITHEN, 1996). Los primates son capaces de un uso de las herramientas que no
requiera combinar mentalmente acciones o representaciones (WYNN, 2000).
Como consecuencia de su naturaleza encarnada, estas representaciones no solo
están situadas en un contexto concreto sino también ligadas al momento
concreto de su producción. Los animales, como los bebés, viven siempre
atrapados en el tiempo (ROBERTS, 2002), en un presente continuo, que les
impediría tanto la recuperación explícita de representaciones ausentes (recuerdo)
como la anticipación de re-presentaciones futuras (intenciones y planes). El resto
de los animales no podrían viajar en el tiempo como nosotros hacemos, ya que
de hecho no tendrían una representación explícita del tiempo (POZO, 2001). Por
tanto, la mente episódica no puede manipular o transformar sus propias
representaciones de los sucesos, sino que es esclava de los estímulos físicamente
presentes, del ambiente físico tal como el cuerpo se lo representa, vive todas sus
representaciones on line, en tiempo real, sin posibilidad de representar el pasado
o el futuro (EDELMAN y TONONI, 2000; NELSON, 2009). La mente episódica tiene
por tanto los rasgos característicos de las representaciones implícitas y
encarnadas, por lo que es muy eficaz en entornos restringidos o estables, pero
resulta en cambio muy difícil de flexibilizar ante demandas ambientales nuevas,
tal como veíamos que sucede incluso con las neuronas espejo más elementales,
que en el resto de los primates no pueden usarse de modo flexible, en ausencia
del objeto (representación intransitiva) o mediante una modificación del patrón
de acción inicial.
La mente mimética: Aprendiendo a través del gesto y la
imitación
Según DONALD (1991) esa flexibilización de las representaciones, su uso más
allá del contexto en el que se han adquirido, la alcanzó por primera vez el homo
erectus hace unos 2 millones de años gracias a la mímesis. Como hemos visto en
el capítulo anterior otros primates, y también otros animales, aprenden por
imitación, pero en los humanos esa imitación, al poder desprenderse de su
objeto y contexto de producción, puede convertirse en una pantomima, la
simulación de una acción que sirve para representarla mediante un sistema de
acciones o gestos. Si en el capítulo anterior vimos cómo nuestras
210
representaciones primarias son representaciones en el cuerpo, mediante la
mímesis el propio cuerpo se convierte en sí mismo en un sistema de
representación. Las representaciones ya no solo están encarnadas en el cuerpo
sino también a través de él, de forma que ya no se representa el mundo en el
cuerpo sino con el cuerpo. Las acciones corporales pasan a actuar como un
sistema de representación más flexible y adaptado a los cambios ambientales. El
cuerpo, en especial el rostro y las manos (WILSON, 1998), se convierte en un
instrumento, al mismo tiempo interno y externo, para la representación y la
comunicación cultural. Gracias a la mímesis, la comunicación social y la vida en
grupo se vería ampliamente reforzada, con el consiguiente aumento del tamaño
cerebral (DUNBAR, 1993) que coincidió, no por azar, con esta “revolución
mimética”, tal vez con un notable incremento de la funcionalidad de las neuronas
espejo que favorecen esa orientación social. Un ejemplo claro de cómo la
mímesis tiene más potencia representacional y comunicativa, de cómo facilita e
incrementa la posibilidad de compartir los estados representacionales, sería la
música, otro universal cognitivo y cultural —no hay cultura sin música— que
probablemente surgió en forma de representación mimética, de modo que el
ritmo, el sonido y la realización de movimientos estereotipados se fundieron para
expresar y comunicar emociones, que es la función esencial aún hoy de la música
(LEVITIN, 2006; MITHEN, 2005). La expresión emocional y la comunicación social
obtenida gracias a la mímesis se sustenta en un mecanismo de suspensión
representacional —al que me referiré en detalle en el Capítulo VII como parte de
los procesos explícitos de aprendizaje explícito— por el que los patrones de
acción inicialmente realizados hacia un objeto, al activarse en ausencia de ese
objeto ya no se completan, sino que se estilizan, se suspenden sin que llegue a
completarse plenamente la acción (LESLIE, 1987; RIVIÈRE y ESPAÑOL, 2002; RIVIÈRE
y SOTILLO, 2003), de forma que se convierte en una elipsis, una acción simulada
o incompleta que sin embargo contiene aún la esencia de esa acción y permite
comunicar a los demás el estado emocional subyacente a la misma.
Esta orientación fuertemente social de la mente mimética favorecería además
un aprendizaje por imitación dirigido sobre todo a la reproducción de las
acciones, que permitió el desarrollo de una tecnología primitiva, basada en la
elaboración de herramientas que, unida a la colaboración surgida al calor de esas
nuevas formas de comunicación, haría posible la caza y la vida en grupo, con un
cambio de la dieta, que se vuelve mucho más carnívora en comparación con la
del resto de los primates, que son mayoritariamente herbívoros o insectívoros.
Este carácter mimético, de mera reproducción de secuencias de acción
estereotipadas, explicaría, según DONALD, ese millón largo de años que transcurrió
hasta la nueva transición cognitiva y cultural. En el Capítulo V ya vimos cómo la
propia imitación está basada en el funcionamiento de las neuronas espejo, que
211
desde otros primates a nosotros parecen haber evolucionado hasta formar parte
de sistemas neurales de complejidad creciente (IACOBONI, 2008). Vimos también
cómo esas formas de imitar se vuelven más complejas, o más flexibles, al
liberarse en parte de las restricciones del contexto, hasta dirigirse más a las
metas o fines de la acción que a la propia acción en sí, de forma que el proceso
de suspensión representacional, al que me referiré en detalle en el Capítulo VII,
queda cada vez menos constreñido por el contexto. Pero aun así, aunque las
representaciones miméticas permitan ya externalizar las emociones y estados
mentales a través de acciones corporales suspendidas, están aún muy ligadas al
presente, al contexto inmediato, y resultan aún muy difíciles de modificar o
desligar de las restricciones presentes. Para ello será necesario un nuevo salto
evolutivo.
La mente mítica: Aprendiendo mediante el lenguaje y las
narrativas
El tercer momento en esta evolución cultural llegaría con el dominio de un
nuevo y decisivo sistema de comunicación y representación: el lenguaje
simbólico, que haría posible la formación de la mente mítica o simbólica y la
explosión cultural que supuso el acceso inequívoco a la explicitación en forma de
representaciones simbólicas, manifestaciones artísticas, etc., con la aparición de
nuestra especie, el homo sapiens —el que tiene conocimiento— hace con certeza
unos 60.000-40.000 años, y con bastante probabilidad hace al menos unos
100.000 años. DONALD (1991) encuentra una continuidad entre las
representaciones miméticas que, como en los primates actuales o en los bebés,
debían incluir no solo gestos sino también vocalizaciones primitivas, y el
desarrollo del sistema fonológico, al que describe como un “subsistema mimético
especializado”, con el descenso de la laringe hace unos 60.000-100.000 años. De
esta forma la mímesis precedería a la función simbólica, al lenguaje como tal,
como sucede también en los niños, con lo que el lenguaje no sería el origen de
las representaciones explícitas, pero sí el motor de su multiplicación y ubicuidad
en todas esas manifestaciones culturales. De hecho, DONALD pone el acento en el
origen semántico, más que sintáctico, de las estructuras del lenguaje (ver
también TOMASELLO, 2008, 2009). La adaptación fonológica, hizo posible la
comunicación oral fluida, pero por sí misma no pudo crear el léxico, ya que como
dice TOMASELLO (2008), eso sería como explicar el origen de la economía por la
acuñación de monedas. En todo caso, en un ejemplo más del efecto
multiplicador de las tecnologías culturales, el lenguaje dio lugar a una nueva
forma de representar el mundo, la mente mítica, cuyo soporte esencial son las
narraciones (BRUNER, 19970, 1997; NELSON, 2009). El motor del desarrollo del
lenguaje no sería la codificación en los genes de una “gramática universal” sino
212
su capacidad de representar simbólicamente los episodios que antes solo podían
ser representados a través de la mímesis.
De acuerdo con los principios de una jerarquía estratificada (restricción y
reorganización jerárquica), la mente inicialmente episódica sigue estando
presente en las mentes mimética y simbólica, pero sus posibilidades
representacionales han cambiado. Los formatos representacionales dominantes
en esta nueva mente mítica son las narraciones e historias. Si hay algo que nos
apasione a los seres humanos, en todas las culturas y desde bien pequeños, es
que nos cuenten historias, simular mediante nuestras neuronas espejo los
deseos, intenciones y acciones de los demás: “Vivir otras vidas no es solo un
juego —aunque sea primordialmente un juego— sino una conducta provista con
sólidas ganancias evolutivas, capaz de transportar, de una mente a otra, ideas
que acentúan la interacción social. La empatía. La solidaridad” (VOLPI, 2011, pág.
23). De pequeños nos dormimos con cuentos y de mayores seguimos queriendo
que nos cuenten historias, ya sea en forma de novelas o cada vez más de
películas. Las historias, las narrativas, son sin duda el formato representacional
primordial para la mente humana explícita, que una vez más se basa en nuestras
neuronas espejo “lógicamente relacionadas” y en las “superneuronas espejo” (ver
Capítulo V) que hacen posible que mediante nuestra imaginación seamos
capaces de vivir y sentir mundos ficticios y, aun sabiendo que no son reales,
suspendiendo nuevamente sus funciones representacionales, aprender de ellos y
construirnos a partir de ellos. Como dice el propio VOLPI (2011, pág. 30),
refiriéndose ya a la lectura, pero lo mismo serviría en parte para nuestra mente
mítica, “quien no lee cuentos y novelas —y quien no persigue las distintas
variedades de la ficción— tiene menos posibilidades de comprender el mundo, de
comprender a los demás y de comprenderse a sí mismo”.
Los nuevos sistemas representacionales, culturalmente generados, logran así
reformatear la mente, reconstruir sus propias funciones mentales. El acceso a la
simbolización permite desligar esas representaciones de las presiones del entorno
inmediato, y así representar no solo el aquí y ahora, sino usar diferentes
inflexiones temporales para referirse a lo ido y al porvenir; y representar también
lo deseado y lo temido, lo añorado y lo esperado, usando para ello todo el
abanico de verbos mentalistas disponibles en todas las lenguas. El lenguaje se
convierte así en un código privilegiado no solo para referirse a los objetos
presentes, aquí y ahora, sino también para re-presentar sucesos no presentes, en
definitiva para superar o trascender las restricciones que, en cuanto
representaciones situadas, nos imponen nuestras representaciones encarnadas.
Una vez que por fin la carne se hace verbo, con el acceso a las representaciones
simbólicas podemos empezar a manejar verdaderas representaciones AAA
(arbitrarias, abstractas y amodales) (GLENBERG, DE VEGA y GRAESSER, 2008) que
213
nos desliguen de la esclavitud situada del presente.
Otra de las posibilidades representacionales del lenguaje es que no solo
permite explicitar los objetos de los que hablamos, sino las actitudes o
perspectivas que mantenemos con respecto a ellos. Las representaciones ya no
solo se usarían en “tiempo real” y en primera persona, sino que pueden viajar en
el tiempo y en el espacio, permitiendo construir y contrastar nuevas perspectivas
de los objetos representados. De hecho, según TOMASELLO (1999) la propiedad
esencial del lenguaje sería la de constituir un sistema de representación de
perspectivas, que genera nuevas posibilidades cognitivas. Cuando la madre le
señala al niño un juguete, por ejemplo un coche, y emite un sonido bbrrruuumm
no solo está enunciando una propiedad de ese objeto sino que está adoptando
una posición o actitud con respecto a él y a las acciones que pueden
emprenderse conjuntamente con el mismo. Como dicen DIENES y PERNER (1999),
el lenguaje permite adoptar actitudes proposicionales con respecto a los objetos,
explicitar no solo el objeto en sí sino desde dónde se mira e incluso quién lo
mira, el agente de ese conocimiento, algo sobre lo que volveremos en el próximo
capítulo al ocuparnos de los procesos de aprendizaje explícito que van a requerir
de hecho la explicitación gradual de esos diferentes componentes del acto de
conocer (objeto, actitud y agente) codificados habitualmente a través del
lenguaje natural en forma respectivamente de predicado, verbo y sujeto de la
acción.
Pero, con toda su potencia y su posibilidad de suspender el mundo presente e
imaginar otros mundos posibles, las representaciones lingüísticas siguen estando
aún atrapadas en el presente en la medida en que no dejan huellas permanentes,
más allá del momento en que se producen. Las culturas orales, las mentes
míticas, para combatir este carácter contextual de las producciones lingüísticas,
generan mitos, historias, narraciones con la finalidad de conservar o hacer
permanentes las partes esenciales de la cultura, en suma para
descontextualizarlas. La cultura oral, en cuanto conocimiento acumulado, es algo
que hay que conservar, que reproducir, no algo que pueda ser repensado o
redescrito en cada generación (OLSON, 1994). Para poder dialogar con la cultura
acumulada, o si se quiere repensarla, se necesitan sistemas externos de
representación que nos permitan alterar mentalmente esas representaciones pero
al mismo tiempo conservarlas materialmente, asegurando el proceso básico de
acumulación cultural.
La mente teórica: Aprendiendo mediante sistemas externos de
representación
Para encontrar el conocimiento como diálogo, como objeto de discusión y
214
reflexión, y en suma de transformación, es preciso acceder al último tipo de
mente propuesto por DONALD (1991), la mente teórica. Y para ello hay que
disponer de sistemas externos de representación, muy recientes históricamente,
cuyas primeras manifestaciones, o al menos las que han llegado a nosotros, son
los dibujos y pinturas paleolíticas que pueden verse en las paredes de las cuevas
prehistóricas, de hace unos 40.000 años. Pero según explica Samuel KRAMER
(1956) en su fascinante libro La historia empezó en Sumer, debemos esperar
hasta el año 3000 a.C., hace unos 5.000 años, para encontrar los primeros
vestigios históricos en la civilización sumeria de este tipo de actividades
socialmente organizadas. La aparición de las primeras culturas urbanas, tras los
asentamientos neolíticos en el Delta del Tigris y el Eufrates, generó nuevas
formas de organización social que requerían un registro detallado de las
transacciones comerciales y de esa propia organización social. Nació así el primer
sistema de escritura conocido, que sirvió inicialmente para reflejar en tablillas de
barro o cera las cuentas y transacciones agrícolas, la forma de vida de aquella
sociedad, pero que se extendió luego a otros muchos usos sociales.
No es casualidad que la Historia, como actividad epistémica y cultural, con
mayúscula, se reconozca a partir de la aparición de los primeros textos escritos.
Todo lo anterior es prehistoria. La cultura material no es ya solo una memoria
externa del mundo, sino una nueva forma de pensarlo y representarlo. Con ella
las representaciones se externalizan plenamente y se convierten físicamente en
objetos de representación, y por tanto en metarrepresentaciones, en verdadero
conocimiento, que puede ser acumulado o conservado con independencia de la
fragilidad de nuestra memoria biológica. Los nuevos artefactos producidos por
esa cultura material son sistemas para representar ideas (MITHEN, 2000)
“tecnologías simbólicas” cuya función es convertirse en “espejo de la mente”
(DONALD, 2001), ya que sus características físicas —su naturaleza de objetos
externos— les convierte no solo en vehículo de representación sino, como
veremos a continuación, en objeto explícito de representación. La invención de
estos nuevos códigos hará posible por tanto una nueva forma de conocer que se
sustentará en el desarrollo de una mente teórica, inseparable de esos sistemas de
representación o notación externa. Veamos por tanto en qué consisten esas
representaciones externas y cuáles son las funciones cognitivas y de aprendizaje
que permiten “trascender algunas de las limitaciones fenotípicas de la mente
ligada al cuerpo y eliminar algunas de las restricciones que estas limitaciones nos
imponen” (EDELMAN y TONONI, 2000, pág. 259 de la trad. cast.).
La transformación de la mente mediante los sistemas externos
de representación
215
Hemos visto que la construcción mutua de mente y cultura es un proceso
recursivo en el que las nuevas funciones cognitivas, y con ellas las nuevas
formas de aprender, se alcanzan por la interiorización de sistemas culturales de
representación y comunicación (el gesto, la palabra, las notaciones externas) que
a su vez son posibles gracias a esas nuevas funciones cognitivas. Pero hemos
visto también que esos niveles de complejidad creciente postulados por DONALD
(1991) responden claramente a la lógica de una jerarquía estratificada, ya que
los nuevos sistemas representacionales y las funciones cognitivas vinculadas a
ellos no solo se apoyan en las restricciones impuestas por los anteriores, sino
que además no los sustituyen, sino que los integran jerárquicamente, de modo
que el acceso a los formatos representacionales más recientes no elimina la
funcionalidad de los anteriores. Aunque quienes nos dedicamos a leer y escribir
textos como éste seamos un ejemplo del cultivo de la mente teórica, seguimos
teniendo una mente mítica, mimética y episódica, tanto por nuestra historia
cultural como por nuestro propio desarrollo personal. Los nuevos sistemas serían
una reconstrucción de los anteriores, ya que se basarían en ellos para generar
nuevas formas de representar y, finalmente, conocer el mundo. Así, las
representaciones miméticas requieren necesariamente la existencia de
representaciones episódicas previas (secuencias de sucesos o de acciones,
emociones, etc.), dando lugar sin embargo a nuevas formas de representar. A su
vez las representaciones simbólicas, o lingüísticas, integran a las representaciones
miméticas —de hecho, para DONALD (1991), el sistema fonológico es un
“subsistema mimético”—, al punto de que no las suprimen del todo: el lenguaje
oral se acompaña inevitablemente de gestos y representaciones miméticas,
difícilmente suprimibles, dado su carácter en gran medida implícito (gesticulamos
incluso cuando hablamos por teléfono, aunque nuestro interlocutor no pueda
compartir nuestras representaciones miméticas). Y finalmente la mente teórica no
podría existir si antes no se hubiera desarrollado la mente mítica, a la que
redescribe o reconstruye nuevamente, en la medida en que los sistemas de
notación redescriben esos códigos simbólicos previos. El lenguaje escrito no es
una transcripción del lenguaje oral, sino una reconstrucción del mismo en un
nuevo código (OLSON, 1994), que hará no solo posibles sino en cierto modo
necesarias nuevas funciones mentales y sobre todo, como veremos, nuevas
funciones epistémicas, que extienden, modifican o reconstruyen esas funciones
cognitivas explícitas generadas en la nueva nave de las metarrepresentaciones,
cuyos pilares se asientan en nuevas estructuras cerebrales, como los lóbulos
frontales, pero cuya estructura depende en gran medida del uso de esos
sistemas externos de representación que hacen posible una mente teórica, que
piensa sobre sus propias representaciones, una mente que se piensa a sí misma.
216
Naturaleza y funciones de los sistemas externos de
representación
Tradicionalmente la psicología cognitiva, tal como se describió su proyecto en
los Capítulos Primero y III (ver en más detalle POZO, 2001), ha estado centrada
en el estudio de las representaciones mentales internas y ha considerado las
representaciones externas simplemente como una manifestación observable,
pública, de los propios procesos y representaciones internos, entendiendo esas
relaciones en una sola dirección, la forma en que los procesos cognitivos hacen
posibles o moldean las representaciones externas, que no serían sino
manifestaciones públicas de ese funcionamiento interno (MARTÍ, 2003; MARTÍ y
POZO, 2000; PÉREZ ECHEVERRÍA y SCHEUER, 2009). Sin embargo, las
representaciones externas tienen una entidad cognitiva y cultural en sí mismas,
no solo porque tienen su propia lógica y dinámica representacional, sino porque
a su vez, sabemos hoy, influyen en la propia configuración de esas
representaciones internas, como refleja el relato de DONALD (1991) de la
construcción mutua de mente y cultura. De hecho, uno de sus rasgos más
interesantes es precisamente ser las bisagras que conectan los dispositivos
culturales con el funcionamiento cognitivo, de modo que son una ventana
privilegiada para estudiar, en una línea tan vygostkisna como cognitiva, cómo
mente y cultura se construyen y restringen mutuamente, ya que no es solo que
esos dispositivos culturales modifiquen la mente, sino que a su vez la propia
mente impone, una vez más de acuerdo con los rasgos de una jerarquía
estratificada, sus restricciones a esos dispositivos culturales (la escritura, los
sistemas de representación numérica, del tiempo, el espacio, las propias
tecnologías de la información y la comunicación, etc.), que para ser viables deben
ajustarse lo mejor posible a la facilidad y naturalidad del funcionamiento
cognitivo primario (POZO, 2003), ese que fluye sin aparente costo ni esfuerzo,
que nos simplifica la vida en lugar de complicárnosla.
De hecho, el reciente desarrollo de tecnologías de la información y la
comunicación amigables muestra la importancia del diseño ergonómico, de que
los objetos culturales se adapten al funcionamiento de la mente (NORMAN, 1988,
2007). Uno de esos principios ergonómicos es precisamente minimizar la
necesidad de aprender nuevos usos o códigos para dominar los nuevos objetos
culturales externos a la mente, apoyándose para ello en las funciones cognitivas
ya disponibles (NORMAN, 1988). En el gran supermercado simbólico en que se ha
constituido esta sociedad, lleno de objetos y mensajes culturales codificados solo
para iniciados, las representaciones externas cumplen funciones esenciales de
forma que cada vez más podemos hablar de una mente extendida (CLARK, 2011),
que no acaba en las funciones cerebrales, sino que recurre a múltiples prótesis
que sirven no solo para extender las funciones mentales más allá de sus límites
217
(ampliando por ejemplo nuestra memoria mediante la agenda de nuestro
teléfono móvil), sino también para modificar nuestras funciones mentales,
generando nuevos procesos que no serían posibles sin esas representaciones
externas (no podríamos multiplicar sin un código como el sistema notacional
numérico o no podríamos organizar la compleja vida social, institucional, sin un
sistema de medición del tiempo que nos permite sincronizar nuestras agendas y
nuestras acciones) e incluso reconstruir nuestra visión del mundo, nuestras
propias teorías implícitas mediante esos sistemas externos de representación
(que nos permiten acceder, no sin esfuerzo, a nociones tan extrañas a nuestra
mente primaria como el infinito o el vacío, pero también, en un terreno más
cercano, cambiar por ejemplo nuestra representación de nosotros mismos,
nuestro sentido del yo, a partir del juego de identidades que pueden desplegarse
en las redes sociales).
¿Pero en qué consisten las representaciones externas? ¿Qué las identifica? A
través de los diversos intentos de caracterizar y analizar la naturaleza y funciones
de estas representaciones externas (por ej., ANDERSEN y cols., 2009; MARTÍ, 2003,
2012; MARTÍ y POZO, 2000; PÉREZ ECHEVERRÍA, MARTÍ y POZO, 2010), podemos
pensar, a partir de la Figura 6.1, en dos dimensiones esenciales desde las que
entenderlas. Según hemos visto, un rasgo esencial de las representaciones
externas (dimensión vertical) es que existen como objetos independientes del
contexto en que fueron producidos (MARTÍ, 2003: MARTÍ y POZO, 2000). A
diferencia de las representaciones miméticas y del lenguaje oral, que son
representaciones que están ligadas al contexto en que se producen, que son
representaciones on line que no dejan otra huella que la representación, no
necesariamente fiel, que generen en la memoria tanto del productor como del
receptor del mensaje, las representaciones externas siguen existiendo como tales
más allá del contexto concreto, la situación en que el productor generó de forma
intencional esa representación. Se basan por tanto en un soporte material que les
proporciona cierta permanencia (aún nos impresionamos con los bisontes o las
ciervas que adornan la paredes de las cuevas paleolíticas, aunque apenas
podamos imaginar el contexto en que se pintaron), por lo que dependiendo de la
naturaleza de ese soporte pueden ser fácilmente manipuladas, transportadas,
archivadas en nuevos formatos de memoria externa o cultural (mediante
notaciones, grabaciones de imágenes o sonidos, y todo tipo de registros que
pueden ser fácilmente recuperados). Este carácter físico, material, permite su uso
en nuevos contextos o situaciones, y por tanto una mayor flexibilidad
representacional, un paso más en una conquista de nuevos contextos, una
generalización o trasferencia, que es un rasgo que identifica a todo buen
aprendizaje (POZO, 2008), y que según hemos visto se va ampliando en los
distintos niveles representacionales (mente episódica, mimética y simbólica hasta
218
llegar a la teórica). Pero esta descontextualización de las representaciones
externas implica también una mayor demanda para quien luego ha de
decodificarlas, ya que muchas veces debe reconstruir su significado en ausencia
de indicios contextuales relevantes sobre su producción. Parte del proceso de
interpretación implicará, por tanto, reconstruir el contexto de producción de esas
representaciones, lo que según OLSON (1994) exigirá comprender la actitud
epistémica o proposicional de quien generó esas marcas o signos (¿qué
significan aquellas ciervas y bisontes?, ¿y aquellas manos?, ¿y aquellos puntos?,
¿por qué las pintaban?). Por tanto, más aún que en el lenguaje oral, donde los
elementos que resuelven las ambigüedades representacionales suelen estar
implícitos en forma de indicios contextuales, el uso de representaciones externas
suele requerir explicitar no solo lo que se dice, sino también para qué o en qué
contexto se dice, en suma explicitar, en términos de DIENES y PERNER (1999), la
actitud representacional, un nivel más complejo de aprendizaje explícito con
frecuencia mediado o favorecido en el aprendizaje por el uso de representaciones
externas (PÉREZ ECHEVERRÍA y SCHEUER, 2009; POZO, 2001).
Figura 6.1. Dimensiones características de las representaciones externas según P É RE Z EC H E V E RRÍA y SC H E U E R (2009).
La flexibilidad con la que puede hacerse uso de esas representaciones externas
—por comparación con los otros sistemas de representación— alcanza también a
la posibilidad de modificarlas o completarlas de modo intencional, pero sobre
todo, a nuestros efectos, de que sean accesibles off line para otros sistemas de
representación explícita, tanto internos como externos. Dado que gracias a su
independencia del emisor y del receptor pueden convertirse en objetos de
conocimiento, las representaciones externas puede ser traducidas o redescritas
219
off line de unos códigos a otros, algo mucho más difícil en el caso de las
representaciones miméticas o simbólicas on line (en la parte de arriba de la
Figura 6.1) dada la escasa capacidad de procesamiento explícito de nuestra
memoria de trabajo (por supuesto sí se procesa de modo implícito la congruencia
entre los distintos códigos usados en una misma comunicación o intercambio
representacional, sin ser conscientes solemos detectar que alguien no es sincero
porque el tono de voz o la expresión facial no se corresponde con el contenido
emocional de la emisión, EKMAN, 1993).
Esta posibilidad de traducir las representaciones externas a nuevos códigos —o
en general de traducir otras representaciones, por ejemplo simbólicas o
miméticas, e incluso episódicas, a códigos representacionales externos— abre
también nuevas posibilidades funcionales y representacionales a la mente, ya que
permite recombinar o componer nuevas representaciones a partir de esos
formatos iniciales. De hecho, la gran revolución tecnológica de la sociedad de la
información, cuyas consecuencias, incluso cognitivas, solo estamos empezando a
percibir, ha sido no solo facilitar de modo extraordinario la conservación, el
transporte y el acceso a esas representaciones externas, sino multiplicar los
formatos de la memoria externa y al mismo tiempo flexibilizarlos a través de esa
traducción, o redescripción representacional de unos sistemas en otros, por
utilizar el concepto de KARMILOFF-SMITH (1992) que se explica en detalle en el
Capítulo VII. Los nuevos sistemas de representación multimedia están
demandando ya una mente multimedia, al tiempo que reclaman nuevas formas
de alfabetización (gráfica, informática, científica, artística) (DISESSA, 2000),
cuando en muchos lugares del mundo aún está por completar la primera
alfabetización (literaria y numérica), algo sobre lo que volveremos más adelante
y, sobre todo, en el Capítulo VIII al ocuparnos de la actual cultura del
aprendizaje.
Pero esa posibilidad de traducir o transportar las representaciones de unos
códigos a otros es también una de sus mayores dificultades (NELSON, 2009) y
uno de los mayores retos para ese nuevo proceso alfabetizador, ya que, pasando
a la dimensión horizontal de la Figura 6.1, la mayoría de las representaciones
externas se basan en sistemas de representación con una organización tanto
sintáctica como semántica que es preciso dominar para decodificar los mensaje
trasmitidos a través de ellas. Las representaciones culturales externas constituyen
sistemas organizados. De hecho los ejemplos más característicos de estos
sistemas —y a los que se ha dedicado gran parte del esfuerzo alfabetizador—
como la escritura o la notación matemática son sistemas muy estructurados con
reglas de transformación precisas y bien definidas, con una gramática propia, tal
como sucede también con el lenguaje natural. Pero estos nuevos códigos
culturales tienen un alto grado de convencionalidad, si se quiere de arbitrariedad,
220
por lo que su aprendizaje es más costoso y suele apoyarse en procesos
explícitos, mientras que el aprendizaje de la gramática del lenguaje natural no
solo tiene su origen en las propias restricciones de la mente encarnada, sino que
se apoya en dispositivos de aprendizaje específicos, producto de la selección
natural. De hecho cada sistema de representación externa tiene sus propias
restricciones sintácticas para distribuir, usualmente en forma de marcas
desplegadas en el espacio, de notaciones, las informaciones explicitadas
externamente. Pero si la escritura o la notación numérica son ejemplos de
sistemas cerrados, podríamos decir completos, en los que, al modo de la
Biblioteca de Babel de Borges, con un número finito de signos y reglas de
transformación pueden escribirse todos los mensajes, todos los libros posibles, o
todos los números posibles, hasta el infinito y más allá, existen, si nos
desplazamos hacia la izquierda de la Figura 6.1, otros códigos menos completos
o más ambiguos en su interpretación, como los mapas geográficos (POSTIGO y
POZO, 1988, 2004), el dibujo (SCHEUER, DE LA CRUZ y POZO, 2002, 2010; SCHEUER
y cols., 2010), el arte (GOMBRICH,1959; JOVÉ, 2001; KANDEL, 2012), los relojes,
calendarios y otros sistemas de medición del tiempo (BOORSTIN, 1983; LANDES,
1983; POZO, 2001; RATCLIFF, 2002), los gráficos (PÉREZ ECHEVERRÍA, POSTIGO y
MARÍN, 2010; POSTIGO y POZO, 2000); las partituras musicales (BAMBERGER, 2013;
BAUTISTA y PÉREZ ECHEVERRÍA, 2008; CASAS y POZO, 2008; LÓPEZ ÍÑIGUEZ y POZO,
2014a), los sistemas de notación en ajedrez (HOLDING, 1985; SAARILUOMA, 1996) o
el uso de lenguajes de programación en los sistemas computacionales (DISESSA,
2000).
Cada uno de estos sistemas de representación, en su diverso grado de
completitud o estructuración, codifica objetos específicos, por lo que deben
aprenderse tanto sus componentes sintácticos (las reglas para la construcción y
decodificación de las representaciones) como semánticos, el mundo (musical,
artístico, ajedrecístico, espacial, etc.) al que se refieren. Ello implica por tanto
relacionar esos lenguajes de forma no arbitraria con las representaciones propias
de esos dominios de conocimiento, sean nucleares o no, pero también
comprender la naturaleza metarrepresentacional de esos códigos, que de hecho
están representando otra representación episódica, mimética o simbólica. Al
aprender las notas del pentagrama los niños deben representarse los sonidos a
los que se refieren. Un mapa es también una metarrepresentación, que remite a
un espacio. De hecho solo los humanos y a una edad relativamente temprana, en
torno, cómo no, a los 4 años, alcanzamos la capacidad metarrepresentacional de
interpretar un mapa como la representación de un espacio (DELOACHE y BROWN,
1983).
Una representación externa es por tanto una representación explícita, con una
doble naturaleza. Consiste en primer lugar en un conjunto de objetos
221
perceptibles, manipulables, pero al mismo tiempo es un objeto representacional
que remite a otra realidad y cuya interpretación requiere de algún modo hacer
también explícitos muchos componentes representacionales que están ya
implícitos en la gramática o conjunto de reglas del sistema. Sin embargo, a pesar
de su naturaleza explícita, la propia evolución de los sistemas culturales de
representación, condicionada por aquellos criterios ergonómicos antes
mencionados, como consecuencia de las limitaciones propias de la mente
humana en tanto dispositivo cognitivo encarnado, ha hecho necesaria una
progresiva implicitación de las restricciones sintácticas del sistema (PÉREZ
ECHEVERRÍA, MARTÍ y POZO, 2010), de forma que todos esos componentes
gramaticales o sintácticos implícitos deben ser decodificados por quien hace uso
de la representación. Una de las dificultades para el uso de esos sistemas
externos es, por tanto, integrar los componentes explícitos e implícitos de la
representación externa o cultural, siendo capaz de inferir a partir de la
información explícita aquella otra que está implícita u omitida (FERREIRO, 1986) y
cuya reconstrucción por parte de quien interpreta esa representación externa
requiere transformar esa representación por medio de ciertas operaciones o
convenciones en cierto modo inversas a las que en su momento realizó quien
produjo esa representación.
Dadas todas estas propiedades de las representaciones externas, no es extraño
que se hayan convertido en el formato esencial para la representación de
dominios epistémicos complejos, cada uno de los cuales tiene, como hemos
visto, sus propios sistemas especializados para representar y comunicar el
conocimiento acumulado. Por tanto, el aprendizaje de esos sistemas
especializados va a hacer posible no solo el conocimiento o representación
explícita de esos dominios, sino, lo que es más importante para nuestros
propósitos, va a generar nuevas funciones epistémicas, que traen consigo nuevas
formas de aprender explícitamente en esos dominios. En el Capítulo IV,
retomando la distinción de KIRSH y MAGLIO (1994) veíamos que el aprendizaje
implícito está esencialmente dirigido hacia metas pragmáticas (tener éxito)
mientras el explícito se dirige a metas epistémicas (adquirir conocimiento) de
diversa complejidad. Podríamos pensar en los mismos términos las funciones
cognitivas de las representaciones externas (PÉREZ ECHEVERRÍA, MARTÍ y POZO,
2010). Una forma de entender las funciones y usos de las representaciones
externas es mediante un continuo que iría desde ese uso pragmático (saber usar
el sistema, por ejemplo aprender a leer la hora en un reloj pero sin intentar
entender la lógica subyacente al sistema de representación convencional del
tiempo en que se apoya) a usos epistémicos de complejidad creciente, que se
dirijan a intentar comprender la lógica mediante la que esos sistemas de
representación organizan ese dominio de conocimiento, como el músico que para
222
extraer el mayor significado posible de la lectura de una partitura es capaz de
analizar en profundidad la relación entre sus diversos componentes y las
estructuras, rítmicas, melódicas, etc., en él representadas. Aprender a usar,
incluso de forma meramente pragmática, un sistema de representación externa,
dependiendo de su complejidad sintáctica, o si se quiere de su grado de
estructuración o completitud, puede requerir un aprendizaje o un proceso
alfabetizador muy costoso (como el necesario por ejemplo para aprender a usar
el sistema escrito o el numérico, mucho mayor que el requerido para leer un reloj
o usar un procesador de textos o una base de datos, que no solo son más
simples sino también más ergonómicos en su diseño). Pero a medida que su
aprendizaje se orienta hacia funciones más epistémicas implicará —y al mismo
tiempo potenciará o hará posibles, tal como hemos visto en la mutua
construcción de mente y cultura— procesos explícitos más complejos dirigidos a
esas funciones, que implicarán al mismo tiempo una transformación cada vez
más profunda de las funciones representacionales iniciales.
Podemos diferenciar así a lo largo de un continuo tres tipos de funciones
epistémicas de las representaciones externas, o si se prefiere tres niveles
funcionales que, una vez más, atienden a la lógica de una jerarquía estratificada
de modo que los superiores exigen también las funciones más elementales:
1. Una primera función es extender el campo representacional en ese dominio
mediante esas representaciones externas, es decir acceder a través de ellas a
nueva información y nuevas representaciones que no estarían disponibles en
los formatos episódicos, miméticos o simbólicos previos. En otras palabras,
se trataría de una mente extendida mediante el uso de memorias externas
(la agenda del teléfono móvil, la lista de la compra, la chuleta preparada para
el examen, un mapa de un espacio desconocido para nosotros, el propio
reloj o el calendario). Esta función mnemónica, que permite el acceso a
información almacenada culturalmente, estará vinculada a un proceso de
aprendizaje explícito por crecimiento de nuestra base de datos o
representacional (del que me ocuparé como del resto de los procesos de
aprendizaje explicito en el próximo capítulo). Parte de esta función de
crecimiento de nuestros recursos representacionales se consigue con la
incorporación, en un sentido literal, de sistemas culturales de representación
a la propia mente mediante un proceso de naturalización (POZO, 2001), por
el que al incorporar esos artefactos culturales (COLE, 1996) a la mente se
convierten en artefactos cognitivos, que acaban por volverse transparentes,
por naturalizarse (WERTSCH, 1991). Así, esos dispositivos culturales acaban
por aceptarse como algo natural, objetivo, se incorporan o encarnan,
ocultando por tanto todos los procesos cognitivos y culturales mediante los
que se construyen. De esta forma, elaboraciones culturales complejas, que
223
en su origen constituyen sistemas teóricos complejos, y que requieren por
tanto una mente teórica en el sentido de DONALD (1991), acaban
convirtiéndose en verdaderas teorías implícitas, sometidas a la lógica
funcional y representacional de la mente primaria. En el Capítulo Primero
vimos un ejemplo de este proceso de naturalización, al dar por supuesto en
nuestra psicología intuitiva (ver también Capítulo IV) que el funcionamiento
mental está regido por un yo constituido por un Ejecutivo Jefe que es
responsable de nuestras acciones y guía conscientemente nuestras metas,
una teoría con una costosa y compleja elaboración cultural explícita
(CLAXTON, 2005) que sin embargo nosotros adquirimos e incorporamos a
nuestra mente como una teoría implícita naturalizada, lo que de paso
dificulta nuestra comprensión de otras mentes culturalmente diferentes y
promueve incluso el etnocentrismo cultural que sin duda aqueja a la
psicología reciente, como veremos en el Capítulo VIII. De la misma forma,
buena parte de las teorías implícitas que se mencionaron en el Capítulo V
(estereotipos, expectativas sociales y sobre uno mismo, etc.) aunque tengan
un origen cultural acaban por naturalizarse y así volverse implícitas o
transparentes representacionalmente.
2. Además de para extender o ampliar la mente, otra función de esas
representaciones externas es la de modificar las operaciones o funciones
mentales disponibles en ese dominio. En este caso, la meta no estaría ya
dirigida tanto a los propios objetos o productos representados como a los
procesos mediante los que se representan. De hecho, en el aprendizaje de
un sistema externo de representación la propia necesidad de cumplir esa
función mnemónica inicial requiere funciones cognitivas más complejas que
el mero almacenamiento y recuperación de información factual, ya que para
ello la información debe ser transformada o procesada en nuevos códigos
mediante esas reglas de transformación propias de la sintaxis de cada
sistema representacional específico (PÉREZ ECHEVERRÍA, MARTÍ y POZO, 2010).
Pero esos procesos de decodificación de la información se vuelven a su vez
instrumentos o funciones cognitivas que permiten otras nuevas operaciones,
que no serían posibles desde una mente episódica, mimética o simbólica sin
la mediación de esas representaciones externas que de hecho modifican el
propio funcionamiento mental y el aprendizaje en ese dominio, por procesos
explícitos de ajuste. Aprender a leer una partitura no solo amplía las
representaciones musicales sino que transforma la propia representación de
la música y la forma de operar con ella (BAMBERGER, 2013; CASAS y POZO,
2008; LÓPEZ-ÍÑIGUEZ y POZO, 2014a), interpretar mapas o gráficas genera
nuevas formas de procesar las relaciones espaciales o entre los datos (PÉREZ
ECHEVERRÍA, POSTIGO y MARÍN, 2010; PÉREZ ECHEVERRÍA, POSTIGO y PECHARROMÁN,
224
2009; POSTIGO y POZO, 2000); el aprendizaje del sistema de notación
numérico hace posible nuevas operaciones mentales con las cantidades
(BRIZUELA y CAYTON, 2010), de modo que operaciones como la multiplicación
no serían posibles sin un sistema notacional posicional, sin la invención del
cero, que multiplica también las posibilidades representacionales más allá de
las representaciones episódicas y miméticas aún ligadas al cuerpo (NUNES,
1999; PÉREZ ECHEVERRÍA y SCHEUER, 2005, 2009); codificar la información en
una tabla permite establecer relaciones entre las variables que no serían
posibles sin esa representación externa (GABUCIO y cols., 2010; MARTÍ, 2009).
En suma, nos encontramos claramente con ejemplos de cómo la mediación
de estas representaciones externas es necesaria para adquirir nuevas
funciones de tipo 4 en la terminología de RIVIÈRE (2003b) que ya no solo
extienden la mente, haciendo crecer su base de datos, sino que la modifican
al ajustar los propios procesos mediante los que se manipulan mentalmente
esas representaciones.
3. Una última función de las representaciones externas es la de reconstruir el
funcionamiento mental en ese dominio, generando no solo nuevas funciones
inicialmente no contenidas en los sistemas representacionales previos
(episódico, mimético y simbólico) sino de hecho incompatibles con aquellas.
En ocasiones la progresiva modificación de esas funciones acaba requiriendo
ir más allá de un ajuste de las mismas y exige una verdadera
reestructuración o revolución cognitiva en ese dominio. El aprendizaje del
sistema notacional numérico, llegado a cierto punto, ya no requiere solo
aprender nuevas relaciones de ordinalidad y cardinalidad, o la propia razón
entre dos números, sino que requiere representarse el infinito (JUAN,
MONTORO y SCHEUER, 2012; MONTORO, 2005), algo que desde luego solo es
posible desde una redescripción representacional (KARMILOFF-SMITH, 1992) de
nuestro conocimiento numérico. Igualmente representarse las relaciones
espacio-tiempo en términos no ya einstenianos sino newtonianos, requiere
reconstruir nuestra propia representación encarnada —que, recordemos, está
situada aquí y ahora— según la cual vivimos siempre en el presente, ya que
basta con mirar al cielo en una noche estrellada, y sin mucha contaminación
lumínica, para ver estrellas que están a años luz de nosotros, ya que “vemos
la nebulosa de Orión tal como era a fines del Imperio Romano. Y la galaxia
de Andrómeda, visible a simple vista, es una imagen que tiene dos millones
de años” (REEVES, 1996, págs. 27 y 28 de la trad. cast.). El telescopio, un
dispositivo cultural que proporciona representaciones externas —como muy
atinadamente comprendió la Inquisición cuando acusó a Galileo de que con
la invención del telescopio también inventaba los mundos que se veían a
través de él— no solo nos permite acceder a información más allá del
225
mesocosmos de nuestra física intuitiva, como vimos en el capítulo anterior,
sino que, como dice el propio REEVES (1996), “es una máquina para
retroceder en el tiempo”, por lo que la comprensión del tiempo, tal como lo
entiende la Física, requiere reestructurar nuestro propio sentido del tiempo,
que es uno de los vectores esenciales sobre los que se construye nuestra
identidad personal. De hecho también en ese campo, en el del cambio
personal, encontraremos más adelante ejemplos de cómo el uso de
representaciones externas, por ejemplo en forma de teorías, no solo ayuda a
crecer y ajustar nuestra psicología intuitiva sino que también puede —y de
hecho debe, al menos a eso aspira este libro— reconstruir o cambiar
radicalmente la forma en que nos comprendemos a nosotros mismos, en la
medida en que por ejemplo requiere redescribir o reconstruir aquella idea del
Ejecutivo Jefe en la que se asienta nuestra psicología intuitiva (CLAXTON,
2005), o en que la comprensión de la naturaleza implícita y encarnada de
nuestro yo primario nos debería ayudar a comprendernos mejor y también,
por qué no, a controlar, cuando fuera necesario, los impulsos o tendencias
de nuestra mente primaria. O finalmente, en la medida en que la
interiorización de las nuevas formas de entender el aprendizaje humano
recogidas en este libro lleve al lector a reconstruir su propia identidad como
aprendiz, a repensar y en su caso a cambiar sus formas de aprender o de
ayudar a otros a aprender (POZO y cols. 2006). De hecho esta reconstrucción
mediante el acceso a la mente teórica —así la llama significativamente
DONALD (1991)— es un claro ejemplo de aquellas funciones de tipo 5 que,
más allá de la taxonomía de RIVIÈRE (2003b), parecen exigir una profunda
reconstrucción de nuestra identidad en ciertos dominios, ya sea dirigida a la
adquisición de conocimiento o al cambio personal.
Estos tres tipos de funciones conformarían una vez más una jerarquía
estratificada con varios niveles que requerirían de hecho una explicitación
creciente del conocimiento, o si se prefiere de las reglas de composición que
subyacen a esas representaciones externas. Una de las propuestas más
interesantes para dar sentido a esa jerarquía de funciones, de lo pragmático a lo
epistémico, es la que proponen DIENES y PERNER (1999) en su teoría del
conocimiento (ver también PÉREZ ECHEVERRÍA y SCHEUER, 2009; POZO, 2001,
2003). Según estos autores, la transformación de una representación en
verdadero conocimiento supone un proceso de explicitación progresiva desde el
objeto o contenido de la representación (aquello a lo que se refiere o representa)
a la actitud epistémica (la perspectiva o mirada desde la que se accede a ese
objeto, que implica explicitar no solo el objeto sino también su relación con otros
objetos o componentes del sistema representacional) para alcanzar finalmente la
agencia representacional (el sentido del yo agente como responsable de ese acto
226
de conocimiento, que en este caso se correspondería con una plena explicitación
del sistema desde el que se establece esa relación o actitud representacional). En
el capítulo próximo volveremos sobre este modelo de explicitación progresiva
como un marco desde el que se pueden entender los procesos de aprendizaje
explícito que acaban de mencionarse (crecimiento, ajuste y reestructuración),
también de complejidad progresiva y que vienen a corresponderse con los tres
niveles de explicitación propuestos por DIENES y PERNER (1999) (objeto, actitud y
agencia), que en todo caso conviene ver más como una dimensión de
explicitación creciente en el marco de una jerarquía estratificada.
Hay numerosos ejemplos de cómo la interiorización de los sistemas externos
de representación genera nuevos aprendizajes en dominios específicos (por ej.,
ANDERSEN y cols., 2009) y de cómo puede extender, modificar y reconstruir las
funciones y representaciones mentales en ese dominio, desde aquellos niveles de
funcionamiento episódico, mimético y simbólico (ver por ej., POZO, 2001). Así,
por ejemplo nuestra representación del tiempo (ver Tabla 6.2) parte una vez más
de cómo nuestro cuerpo siente su transcurso, a través de los biorritmos,
mediados por marcadores somáticos vinculados a la regulación de los sistemas
homeostáticos del propio organismo (hambre, sed, etc.) pero también a los
propios ciclos día/noche y a los cambios producidos por la luz en nuestro cuerpo.
Este tiempo es de naturaleza implícita, subjetivo, discontinuo (a veces transcurre
con mucha lentitud y en otras ocasiones se acelera, en general cuantos más
cambios corporales se producen más rápido se siente). Es un tiempo en el cuerpo y por tanto no es comunicable ni socialmente compartible, de forma que no
se puede combinar o relacionar de modo flexible con otras representaciones. Está
además prisionero siempre del presente, no permite representar el pasado ni
anticipar el futuro. Se limita a asociar aquellos sucesos que son contiguos en el
tiempo formando cadenas de acontecimientos inmediatos (el bebé que al ver a
su madre ponerse el abrigo llora, el gato que anticipa la llegada de su dueño al
oír sus pasos en la escalera, el perro pavloviano que anticipa la comida al oír el
sonido de una campana).
Tabla 6.2. Sistemas de representación del tiempo
Sistema de
representación
Representación mediada y
restringida por
Se caracteriza por
Mente
episódica
Representación
encarnada
de
sucesos y episodios por contigüidad
mediados por los estados corporales.
Representa el tiempo en el cuerpo.
Es discontinuo, subjetivo y no comunicable. No se
puede relacionar de modo flexible con otras
representaciones. Situado aquí y ahora, restringido
siempre al presente.
Mente
mimética
Representación mediante el ritmo y
las acciones. Representa el tiempo
con el cuerpo.
Permite generar patrones de acción que miden o
regulan el paso del tiempo y comenzar a relacionar esos
patrones
temporales
con
otras
acciones
o
representaciones.
Comunicación
y
coordinación
227
incipiente del sentido tiempo.
Mente mítica o
simbólica
Representación
mediante
los
marcadores temporales de la lengua.
Representa el tiempo hablado por
medio de inflexiones verbales o
adverbios de tiempo.
Permite situar los sucesos en el tiempo pasado y futuro,
recordar o evocar sucesos y planificar acciones futuras.
Genera múltiples distinciones temporales referentes la
duración, orden y estructura temporal de los sucesos.
Genera un tiempo mítico sobre el que se estructura la
memoria colectiva.
Mente teórica
Representación del tiempo mediante
dispositivos
externos,
que
representan el tiempo en el espacio
o de forma numérica. Representa el
tiempo objetivo, que se naturaliza,
con una escasa comprensión de sus
funciones epistémicas.
Permite objetivar el tiempo, representarlo mediante
acciones externas al propio cuerpo, cuantificadas en un
sistema de unidades temporales, sobre las que se
puede
operar
para
relacionarlas
con
otras
representaciones generando las múltiples formas de
tiempo complejo en nuestra cultura (personal, físico,
histórico, biológico, geológico, etc.).
La representación mimética del tiempo supone un primer avance con respecto
a la episódica, ya que mediante patrones de acciones repetidas permite una
incipiente medida de la duración de los sucesos. Así, este sentido mimético del
ritmo de esas acciones está por ejemplo en el origen de la musicalidad intuitiva,
que implica ya una notable capacidad, por supuesto aún implícita, de medir la
duración, el tempo con el que están organizados lo sonidos (BENCIVELLI, 2007;
LEVITIN, 2006; MITHEN, 2005). El propio ritmo de esos sonidos tiene un contenido
emocional inequívoco (los patrones de sonidos lentos transmiten tristeza, los
rápidos alegría) al tiempo que generan también patrones de activación corporal
(todas las nanas comparten ciertas estructuras rítmicas, creo que nadie dormiría
a un niño al ritmo de la Danza del Sable de Katchaturian), tal vez porque el
primer tempo, la primera música que genera un sentido del tiempo en los bebés
es el latido rítmico del corazón materno (BENCIVELLI, 2007). Pero lo importante es
que ese sentido del ritmo no es solo episódico (en el cuerpo) sino que puede
usarse para regular y coordinar acciones con uno mismo y con los demás.
Constituye un primer código temporal de comunicación basado en una
representación del tiempo no ya en el cuerpo, sino con el cuerpo. Dado el
carácter mimético de estas representaciones, el sentido del tiempo comienza a
ser algo compartido (como acreditan decenas de divertidos vídeos que en
youtube muestran la facilidad con la que un bebé coordina sus acciones al ritmo
de una música).
Pero a pesar de ese incipiente sentido del ritmo, la representación mimética del
tiempo con el cuerpo sigue siendo esencialmente situada, on line, aquí y ahora.
Se necesita una representación simbólica del tiempo, por medio del lenguaje para
poder comenzar a viajar representacionalmente en el tiempo hacia el pasado,
evocando sucesos no presentes, y hacia el futuro, anticipando y planificando
acciones. La codificación temporal de los sucesos parece ser un universal
lingüístico, como parte de la actitud representacional (DIENES y PERNER, 1999), o
la perspectiva, que se comunica a través del lenguaje, que según PINKER (2003)
228
serviría para expresar “quién hizo qué a quién, qué es cierto de qué, dónde,
cúando y por qué”. Supuestamente se ha identificado una tribu amazónica, los
pirahá, cuya lengua carece de marcadores para los tiempos verbales (EVERETT,
2005), ni tampoco permite representar las cantidades ni identificar colores.
Además carece de una estructura recursiva y no sirve para generar una memoria
mítica compartida. Se trata, no obstante, de un descubrimiento controvertido y
muy polémico entre los propios lingüistas (por ej., NEVINS, PESETSKY y RODRIGUES,
2009), especialmente los de orientación chomskiana (PINKER, 2007). Pero aun
cuando realmente existiera una lengua así, sin marcadores temporales, lo que
parece bastante dudoso, sería un fenómeno extraordinario que revolucionaría la
psicolingüística, precisamente por ser un caso único, ya que el resto de las
lenguas conocidas usan inflexiones verbales diferenciadas, y muy matizadas, para
situar los episodios narrados en el tiempo, aunque algunas como el chino se
apoyen más bien en otras cláusulas, como adverbios de tiempo (LIN, 2006). Por
tanto las representaciones simbólicas permiten construir un tiempo compartido,
complejo, sobre el que se articula además la propia memoria colectiva en forma
de mitos y narrativas con una estructura espaciotemporal. El tiempo hablado
transforma por tanto la representación tanto del tiempo personal, dando una
nueva dimensión a la memoria episódica (SUDDENDORFL, ADDIS y CORBALLIS, 2009),
como del tiempo colectivo, al dar forma a los mitos sobre los que se articula la
identidad compartida.
Por tanto, los códigos simbólicos, en especial el lenguaje, suponen un gran
avance en la representación del tiempo, pero imponen aún importantes
restricciones, ya que a través de esas representaciones simbólicas la coordinación
temporal es aún muy limitada. Basta con pensar que la mayor parte de las
instituciones sociales que compartimos no podrían existir, funcionar eficazmente,
con ese tiempo simbólico. Los cines, la televisión, los trenes, los aviones o las
clases no podrían organizarse solo situando las acciones en un pasado más o
menos cercano o un futuro más o menos remoto. Las sociedades complejas
necesitan un tiempo objetivo, que pueda medirse a través de los cambios que el
transcurso de ese tiempo produce en algún dispositivo físico externo a la propia
mente, ya sea el movimiento del sol en el cielo, la caída rítmica del agua o de la
arena o el movimiento de un péndulo, hasta llegar a los relojes mecánicos o
ahora ya digitales que constituyen para nosotros la propia medida del tiempo.
Para ello requieren dividir ese tiempo, hasta ese momento subjetivo y
discontinuo, en unidades (años, meses, días, horas, minutos, etc.) relacionadas
entre sí según ciertas reglas sintácticas o de transformación. El tiempo se
convierte así, ya desde la cultura babilónica —que nos legó el sistema
sexagesimal de organización del tiempo, las horas de sesenta minutos— o la
cultura maya, con su calendario y sus profundos conocimientos astronómicos, en
229
una nueva forma de relacionarse con el mundo, en el principio de la civilización,
como dominación de la naturaleza.
La observación de los movimientos de los astros permitió construir mapas
relativamente precisos de las estaciones y del ciclo del día y la noche, que fueron
las primeras representaciones externas del tiempo que interesaban a sociedades
cuya riqueza dependía del cultivo de la tierra (BOORSTIN, 1983), las mismas
sociedades que inventarían también los primeros sistemas de escritura, como
luego veremos. Pero a medida que la organización de las actividades sociales
reclama un tiempo más preciso y compartido se necesitan sistemas para
representar también el tiempo cotidiano, para fragmentar y organizar el día en
unidades y en definitiva para estructurar a través de la representación del tiempo
la propia actividad social: “el reloj no es solamente un medio para seguir la
marcha de las horas; también es un medio para sincronizar las acciones de los
hombres” (MUMFORD, cit. en LANDES, 1983, pág. IX de la trad. cast.)
Los primeros dispositivos eran relojes de sol, pero, además de ser imprecisos,
tenían la desventaja de estar “apagados” gran parte del tiempo, no solo en los
días nublados sino todos los días desde la puesta del sol hasta el alba. En Roma
se usaban clepsidras, relojes de agua, que a pesar de notables avances técnicos
que mejoraron su funcionamiento (BOORSTIN, 1983) tampoco eran especialmente
precisos, por lo que la puntualidad no era el rasgo que mejor definía la vida
social en la Roma antigua. De hecho la representación precisa del tiempo tardó
mucho en desarrollarse, “las unidades de tiempo más cortas continuaron sin ser
definidas y tuvieron muy poca importancia en la experiencia humana colectiva
hasta hace pocos siglos. Nuestra hora, exacta y uniforme, es una invención
moderna, mientras que el minuto y el segundo son todavía más recientes”
(BOORSTIN, 1983, págs. 37 y 38 de la trad. cast.).
Como señala LANDES (1983) no fue el reloj el que provocó el interés por la
medición del tiempo sino la necesidad social de medir el tiempo la que hizo
necesarios los relojes. La vida urbana en las villas y burgos durante la Edad
Media requería una notable coordinación o sincronización de las acciones. Sin
embargo no se disponía de una representación precisa del tiempo, ya que lo que
las campanas de las iglesias iban marcando de forma cíclica eran las poco
precisas horas canónicas que regulaban la vida diaria en los monasterios y que
en todo caso cambiaban de duración con las estaciones del año. Baste pensar
que en el París del siglo XIV la jornada laboral de los curtidores duraba desde
que salía el sol hasta que no pudieran distinguirse dos monedas muy parecidas
(LANDES, 1983). ¡Ay de ellos en verano! No sería hasta la invención del reloj
mecánico en el siglo XIV cuando se accediera a ese tiempo moderno, preciso, el
de las horas iguales en todas las estaciones y para todos, “gracias al uso que se
hizo del movimiento oscilatorio para dividir el tiempo en pulsaciones que podían
230
ser contadas. En eso consistió la gran invención” (LANDES, 1983, pág. 13 de la
trad. cast.). Dos siglos más tarde las clases adineradas disponían ya de relojes
portátiles y con ellos de una representación objetiva del tiempo personal con la
que reconstruir aquella representación subjetiva, encarnada, del transcurso del
tiempo. La generalización de ese tiempo personal objetivo, con el reloj de
muñeca y con todos los dispositivos que hoy miden el tiempo, ya no solo en
horas y minutos sino en segundos y milisegundos, ha generalizado por tanto ese
tiempo teórico, transformando no solo nuestra forma de vivir el tiempo, sino
nuestra propia identidad, el sentido del yo que está inevitablemente ligado,
desde la perspectiva de la memoria episódica, a esa representación externa del
tiempo que hace posible una mente teórica. Durante casi toda la historia de la
humanidad, y aún hoy en muchas culturas, las personas no tenían edad, como
tampoco los períodos de la vida (infancia, adolescencia, edad adulta, jubilación,
etc.) se regulaban cronológicamente, sino en términos de las actividades, de los
roles sociales asumidos. El tiempo teórico ha inventado toda una forma de vivir
la vida y de vivirnos a nosotros mismos. Pero no solo ha cambiado el tiempo
social y personal sino que ha permitido también una nueva comprensión del
mundo físico, histórico, geológico, etc., que requieren viajar desde nuestro
tiempo personal y social mesocósmico al tiempo microcósmico de los
milisegundos en los experimentos de tiempos de reacción o los nanosegundos en
los que un ordenador procesa la información (para hacerse una idea un
nanosegundo, que es la millonésima parte de un segundo, es la duración de un
ciclo de reloj de un procesador de 1 GHz), al tiempo macrocósmico de los eones
del tiempo geológico o los años-luz del tiempo astronómico.
Una vez más, esta interiorización de los diversos niveles de representación del
tiempo recogidos en la Tabla 6.2 (pág. 229) responde a la lógica de una
jerarquía estratificada. Los niveles superiores no eliminan a los inferiores.
Seguimos teniendo una representación encarnada del tiempo —¿cuánto tiempo
lleva el lector sentado leyendo este libro?, ¿puede estimarlo sin mirar el reloj?
Seguramente si ese tiempo es prolongado no lo hará de una forma muy precisa,
dependerá del grado en que la lectura le esté interesando, le parecerá más largo
cuanto más aburrido le resulte el libro—, pero también un sentido mimético, a
través del ritmo y la acción, y una representación simbólica, una forma de hablar
del tiempo, pero esa nueva representación teórica, mediada por esos distintos
dispositivos culturales, nos permite nuevos aprendizajes sobre el tiempo.
Aprendemos por procesos de crecimiento, que nos permiten extender nuestros
horizontes temporales y acumular una gran cantidad de datos temporales:
cumpleaños, efemérides, la fecha del descubrimiento —o conquista, depende la
mirada o la actitud epistémica desde la que lo interpretemos— de América, el día
y la hora del próximo examen, la hora actual en México, el día que comienza la
231
primavera, etc. También aprendemos por procesos de ajuste, que hacen posible
relacionar esas diferentes unidades temporales para modificar las estructuras
desde las que pensamos y vivimos el tiempo (edades, períodos, épocas, etc.), así
como establecer precisas relaciones de sincronía y sucesión entre los sucesos que
son esenciales para nuestra comprensión y explicación causal de los hechos
históricos, físicos, biológicos, etc. Y finalmente la interiorización de esos sistemas
nos puede llevar también a aprender por reestructuración y por tanto a
reconstruir nuestra representación del tiempo en un dominio dado, ya sea el
tiempo físico, biológico, histórico o incluso personal, ligado a nuestra propia
identidad.
Pero mientras las funciones epistémicas más básicas, que requieren aprendizaje
por crecimiento y ajuste, parecen lograrse mediante la socialización y en parte la
instrucción, esa reestructuración de la representación del tiempo parece difícil de
lograr incluso con instrucción explícita en los nuevos sistemas culturales de
representación del tiempo. Mi ejemplo favorito es la ya mencionada paradoja que
implica comprender realmente el sentido newtoniano del tiempo según el cual la
luz se desplaza a 300.000 kilómetros por segundo, o si se prefiere 30 metros por
nanosegundo (¿pero alguien puede representarse realmente eso en un sentido
encarnado, imaginarlo o simularlo mentalmente?), con lo que tarda ocho minutos
en llegar desde el Sol o un segundo desde la Luna, de forma que cuando
miramos al cielo en una noche estrellada no estamos viendo el cielo actual. Y
más allá de ello, aunque parezca mentira, en un sentido más físico que
metafísico nunca vivimos en el presente, todo lo que estamos viendo, por
ejemplo cuando miramos por la ventana a aquel ya remoto parque del comienzo
del libro, es lo que sucedió hace unos nanosegundos. Dificultades similares
tenemos para comprender las dimensiones del tiempo geológico o biológico
(PEDRINACI, 1998; POZO, 2000) o incluso del tiempo histórico más allá del mero
aprendizaje de fechas (ASENSIO, CARRETERO y POZO, 1989; CARRETERO, ASENSIO y
POZO, 1991; CARRETERO y KRIGER, 2011), pero también incluso en el desafío de
reconstruir nuestro tiempo personal por medio de las llamadas “terapias
narrativas” de la psicoterapia constructiva de MAHONEY (2003) que implican
cambiar el foco de la definición del yo del pasado al presente y al futuro,
repensarnos no como lo que fuimos sino como lo que somos y cómo desde el
presente podemos proyectar lo que seremos.
Parece por tanto que para el acceso a las formas más complejas de aprendizaje
explícito no basta una mera exposición o práctica con esos sistemas externos de
representación sino que se requiere diseñar una intervención basada en
actividades que promuevan explícitamente esos procesos. Pero el aprendizaje
incidental o informal de estos sistemas lo que suele producir, como ya hemos
visto, es su naturalización, por la que en lugar de profundizar en la explicitación
232
de los componentes del sistema estos acaban por volverse implícitos,
transparentes representacionalmente (WERTSCH, 1991), de forma que las
representaciones culturales así adquiridas se convierten en teorías implícitas,
aquello que damos por supuesto sin someterlo a escrutinio epistémico, sin
ponerlo en duda o incluso conocerlo o representarlo explícitamente, generando
así funciones dirigidas más a metas pragmáticas que epistémicas (PÉREZ
ECHEVERRÍA, MARTÍ y POZO, 2010; POZO, 2003). Por ejemplo en el caso de la
representación del tiempo esa naturalización lleva a que aceptemos que el tiempo
es lo que miden los relojes, sin acceder a los niveles epistémicos más complejos
de la representación temporal. La naturalización de las representaciones externas
es una consecuencia de las restricciones impuestas por el sistema cognitivo
primario, basado como vimos en un realismo ingenuo y en su propia naturaleza
conservadora o reproductiva, por lo que el tiempo continuo, preciso, objetivo, se
nos presenta como un objeto real, lo que hace casi imposible percibir que se
trata de un objeto cultural, una invención, que cambia radicalmente nuestra
forma de percibir y representarnos mentalmente el tiempo, y a través de él a
nosotros mismos y al mundo social en que vivimos. Nos cuesta imaginar, o
simular en nuestra mente, otra forma de vivir el tiempo que no sea la de ese
tiempo objetivo que ha acabado por encarnarse para convivir, o en ocasiones
malvivir, con nuestro sentido más profundo y encarnado del tiempo subjetivo.
Comprender el carácter convencional de nuestras formas culturales de medir el
tiempo, poderlas separar conceptualmente del propio tiempo que miden, implica
explicitar el sistema como tal, convertirlo en objeto de representación, o si se
prefiere en metarrepresentación. Si la representación mental del tiempo no
adquiere esta función epistémica —orientada hacia el propio sistema y no hacia
el mundo que representa—, si no se explicitan o conocen algunos de los
componentes de ese sistema de representación (en forma de actitudes o
agencias representacionales, en el modelo de DIENES y PERNER 1999), no es
posible alcanzar algunos logros conceptuales o epistémicos en la representación
del tiempo —más allá del uso pragmático del reloj y el calendario— como los
mencionados anteriormente.
Un patrón similar al que acabo de dibujar podría trazarse con respecto a otros
sistemas de representación externa a los que ya me he referido, como los que
tienen que ver con la representación del espacio, la música, el dibujo, el arte,
etc., pero no es posible detenerse aquí en cada uno de esos otros sistemas
mencionados (para algunos de ellos ver por ej., ANDERSEN y cols., 2009), De
todos modos, como digo, el patrón sería similar, las nuevas funciones epistémicas
y de aprendizaje de las representaciones teóricas en cada uno de esos dominios
están lejos de generalizarse en nuestro entorno cultural. Lo que suele lograrse
más bien es ese proceso de naturalización de esas funciones, de forma que por
233
ejemplo asumimos como algo natural la perspectiva en la pintura, cuando en su
momento, en el Renacimiento, fue una invención extraordinaria, que alteró las
propias reglas de la representación pictórica (GOMBRICH, 1958); en el caso de las
matemáticas convertimos el cero en un objeto real, cuando se trata de otra
invención extraordinaria que hizo posibles los sistemas numéricos posicionales
(BARROW , 2000: MARTÍ, 2003; PÉREZ ECHEVERRÍA y SCHEUER, 2005) y en suma los
códigos digitales que subyacen a gran parte de las tecnologías culturales que
empleamos, por ejemplo este ordenador en que escribo ahora.
De hecho, podemos tomar a modo de ejemplo, aunque sea muy brevemente,
la construcción mutua entre mente y cultura en la representación del número
(Tabla 6.3) para ilustrar cómo también ahí los sistemas culturales de
representación al interiorizarse o incorporarse modifican, ajustan y reconstruyen
la mente numérica. La representación encarnada de la cantidad está ya presente
en los bebés, así como en muchos animales (por ej., GALLISTEL y GELMAN, 1992;
HAUSER, 2000; THOMPSON, 1995). Nada más nacer los bebés ya se muestran
sensibles a la “numerosidad” o “cantidad” de los objetos que perciben (ANTELL y
KEATING, 1983). A los pocos meses acreditan ya una habilidad para “contar” de
modo implícito, al menos hasta tres unidades (GALLISTEL y GELMAN, 1992;
KARMILOFF-SMITH, 1992). Esa representación episódica y encarnada de la cantidad,
el número en el cuerpo, que formaría parte de la física intuitiva (ver Capítulo V),
con un fuerte anclaje perceptivo, o si se prefiere analógico o espacial, se
completa muy pronto con una representación mimética, con el cuerpo. No solo
los niños aprenden a contar con los dedos, sino que la mayor parte de las
culturas encuentran en el cuerpo una primera forma de representar
intencionalmente los números. Mucho antes de las recientes revoluciones
digitales, casi todas las culturas inventaron una tecnología digital más primaria
para la representación matemática: utilizar los dedos y otras partes del cuerpo
para representar los números. De hecho, nuestro sistema numérico, en base 10,
es una reconstrucción cultural simbólica basada en esa restricción corporal,
nuestros 10 dedos, en un claro ejemplo de cómo los niveles inferiores de la
jerarquía representacional restringen a los superiores, pero no los explican.
Abundantes estudios sobre la “antropología de los números” nos proporcionan
ejemplos muy curiosos e interesantes de esas matemáticas cuyas unidades son
las diferentes partes del cuerpo (por ej., BISHOP, 1991; CRUMP, 1990; IFRAH,
1985). El uso de estos sistemas primitivos de contabilidad amplia o extiende el
horizonte representacional más allá de las restricciones impuestas por las
representaciones analógicas iniciales, permitiendo realizar las operaciones
matemáticas necesarias (contar y medir) para llevar a cabo las actividades
propias de esa cultura, las de los pueblos agrícolas y ganaderos que no conocen
el dinero, y que por tanto no necesitan sistemas de cómputo complejos (NUNES,
234
1999). A ellos se une más adelante la representación numérica simbólica, basada
en el lenguaje, esencialmente en el conteo, que permite ya acceder a series
ordenadas, aunque limitadas, de números y establecer el último número contado
como representante de la cantidad del conjunto. Hace posible también un
número limitado de operaciones matemáticas, aquellas que pueden hacerse sin
recurrir a sistemas de notación externa, que dadas las limitaciones de la memoria
de trabajo humana son realmente muy pocas (puede comprobarlo ahora mismo
el lector: aunque la multiplicación surge como una propiedad de un sistema
notacional, es decir es una actividad matemática de la mente teórica,
seguramente puede multiplicar sin ayuda de representaciones externas 7 x 6 y
con un poco de esfuerzo 17 x 6, pero con certeza ya no puede realizar la
operación 117 x 16 sin usar lápiz y papel o una calculadora, que extiendan su
mente matemática).
Tabla 6.3. Sistemas de representación de la cantidad y el número
Sistema de
Representación mediada y restringida
representación
por
Se caracteriza por
Mente
episódica
Representaciones encarnadas de la
numerosidad, el número en el cuerpo.
Permite estimar y comparar cantidades pequeñas
(hasta cuatro unidades).
Mente
mimética
Representación del número mediante
acciones o con las partes del cuerpo (por
ej.,
contando
con
los
dedos)
Representación del número con el
cuerpo.
Hace posible el establecimiento de correspondencias
uno a uno entre series de objetos y la comparación
entre dichas series.
Mente
simbólica
Conteo y representación mediante los
marcadores de cantidad de la lengua.
Representación simbólica del número
mediante el habla
Hace posible el conteo de objetos, ordenamiento
numérico de los mismos y establecimiento del último
número contado como representante de la
cantidad del conjunto (cardinalidad).
Mente teórica
Representación del número mediante un
sistema de notación que permite
establecer
relaciones
cuantitativas
precisas y operaciones complejas entre
las unidades que
lo
componen.
Representa
el número
con
sus
propiedades matemáticas,
que
se
naturalizan, con una escasa comprensión
de sus funciones epistémicas.
Permite generar un concepto abstracto y
formalizado del número y sus propiedades, basado
en las reglas de transformación del sistema
notacional, con las que se puede operar de forma
precisa y recursiva, generando las múltiples formas
de cálculo (lógico o algebraico, numérico,
infinitesimal) que hacen posibles gran parte de los
desarrollos científicos y tecnológicos en que nos
apoyamos a diario.
Pero finalmente a medida que la complejidad de la vida social exige disponer
de representaciones precisas y permanentes, desligadas del contexto y de las
restricciones encarnadas, se hace precisa una externalización plena de la
representación numérica en forma de un sistema de notación, que vaya más allá
de esas restricciones corporales o miméticas o simbólicas. Surgen así los sistemas
notacionales propiamente dichos, entre los cuales hay también una gran variedad
235
y una compleja evolución cultural (BISHOP, 1991; LANCY, 1983) hasta llegar a los
actuales sistemas de representación, basados, como ya se ha dicho en la
invención, una vez más naturalizada, del cero y del efecto posicional, una nada
que solo puede existir como parte de la sintaxis de un sistema externo de
representación, del conocimiento matemático explícito, fruto de una laboriosa
historia cultural (BARROW , 2000) y que sin embargo ahora tomamos por algo
natural, hasta el punto de que hasta el mismísimo Bart Simpson sabe hacer buen
uso matemático de él cuando le dice sabiamente a su hermana “multiplícate por
cero” (algo nada extraño si tenemos en cuenta la sabiduría matemática de la
familia Simpson, SINGH, 2013). Es un ejemplo más de cómo la interiorización de
un sistema cultural cuya invención fue tan costosa históricamente genera nuevas
posibilidades cognitivas, que no solo extienden o amplifican la potencia
representacional de la mente natural, en este caso numérica, sino que la
reconstruyen, ya que hacen posibles procesos cognitivos, en este caso en forma
de funciones matemáticas, que sin ella serían imposibles.
En suma, también en la representación numérica nos encontramos con que la
interiorización de las representaciones externas genera nuevas funciones
cognitivas que de hecho tienen su propio correlato neural, como indican diversos
estudios (por ej., BUTTERWORTH, 1999; DEHAENE, 1997; GEARY, 2010) que
muestran que las personas tenemos dos sistemas diferentes para valorar
cantidades: 1) un sistema de estimación, impreciso e intuitivo, correspondiente a
esa representación episódica de la cantidad, que se activa, como ya vimos, en las
áreas de representación del espacio en el lóbulo parietal del hemisferio derecho,
aquellas que se ocupan de parte de nuestra física intuitiva, y 2) un sistema
simbólico, de cálculo preciso, que implica a las áreas del hemisferio izquierdo
especializadas en el procesamiento analítico del lenguaje. Ambos sistemas de
representación de la cantidad pueden actuar con una relativa independencia,
incluso llegar a disociarse en caso de ciertos trastornos, si bien el cálculo preciso,
simbólico permite realizar operaciones que no son posibles por simple
estimación. Resultados similares de generación de nuevas funciones cognitivas,
con sus correspondientes correlatos neurales diferenciados, se han encontrado
también como consecuencia del aprendizaje de otros sistemas externos de
representación, como por ejemplo el aprendizaje de los lenguajes de notación
musical, que muestran nuevamente que mientras los músicos expertos procesan
la música una vez más en las áreas del hemisferio izquierdo especializadas en el
procesamiento analítico del lenguaje, los no expertos recurren en cambio
preferentemente a áreas del hemisferio derecho más implicadas en el
procesamiento analógico (ALTENMULLER, 2003). Aunque resultados más recientes
están mostrando que la pauta puede ser más compleja (PERETZ y ZATORRE, 2005),
parece que, al menos en estos casos, podemos afirmar que no es tanto el
236
cerebro el que se cambia a sí mismo, como sostiene DOIDGE (2007), sino la
cultura la que cambia el cerebro y con él sus funciones cognitivas.
Sin embargo, una vez más algunos cambios o trasformaciones más radicales
siguen siendo muy difíciles de lograr, ya que también en el aprendizaje del
sistema numérico, las funciones epistémicas más complejas tampoco se
adquieren de una forma generalizada. Según PAULOS (1988) la alfabetización
numérica, a la que tanto esfuerzo se dedica en nuestras sociedades no ha
supuesto sin embargo una comprensión generalizada del sistema matemático
que usamos, sino que, más bien al contrario, puede hablarse de un “hombre
anumérico” en la medida en que la mayoría de nosotros, que podemos hacer
cálculos relativamente sofisticados haciendo un uso pragmático del sistema, no
conocemos sin embargo algunos de los principios en que esos cálculos se
sustentan. Tal vez ello se deba a que de hecho el propio proceso alfabetizador ha
estado durante mucho tiempo más dirigido a asegurar ese uso pragmático que a
promover usos epistémicos más complejos, que solo ahora con las nuevas
demandas de la cultura del aprendizaje en la (mal) llamada sociedad del
conocimiento, de la que nos ocuparemos en el Capítulo VIII, parece considerase
relevante.
Tal vez donde mejor podamos ver cómo los diferentes usos y metas de un
sistema de representación están vinculados a nuevas funciones cognitivas, pero
también cómo esas nuevas metas y funciones requieren nuevas formas de
organizar socialmente el conocimiento, nuevas actividades diseñadas
explícitamente desde una intervención mediada por nuestro conocimiento del
aprendizaje humano, sea en la construcción de la mente letrada, el proceso
alfabetizador inaugurado con los primeros sistemas de notación escrita hace ya
unos 5.000 años en el que se cimenta todavía hoy, aunque en nuevos formatos
digitales, gran parte de nuestra acumulación cultural y con ella de nuestra cultura
del aprendizaje.
La mente letrada: De las tablillas de arcilla a las tabletas
digitales
Si hay un sistema externo de representación en el que se condensan todos los
rasgos que venimos apuntando —en sus dimensiones tecnológicas, culturales,
instruccionales y finalmente cognitivas y de aprendizaje— son los textos escritos,
por lo que un análisis de cómo se constituyó esa mente letrada, a través de la
interiorización de las diversas funciones de la lectura, y de cómo esas formas de
leer han cambiado el funcionamiento de la propia mente, puede ser el mejor
ejemplo de cómo mente y cultura se construyen mutuamente para crear nuevas
formas de aprender. Según hemos venido viendo las tecnologías cognitivas no
237
son solo un soporte externo en el que almacenar la cultura, aunque esa fuera sin
duda su primera función, sino que se convierten en una verdadera prótesis
cognitiva que al incorporarse —en un sentido literal— a la mente la transforman
en mayor o menor medida —o sea, según las funciones enunciadas antes, la
extienden, la modifican o la reconstruyen— construyendo nuevos espacios en la
nave central de las metarrepresentaciones o en sus aledaños.
Esta idea de que las tecnologías culturales acaban por constituirse en actividad
mental queda muy bien reflejada en el estudio de DRAAISMA (1995) sobre las
metáforas de la memoria, que muestra que en casi todas las sociedades la
metáfora dominante sobre el funcionamiento de la mente humana —ese gran
continente sumergido y desconocido— es la tecnología del conocimiento
dominante en esa sociedad, ligada casi siempre al texto escrito en sus diversas
variantes. De hecho una de las primeras metáforas conocidas es la de la mente
como una tablilla, ya fuera de arcilla, el soporte en el que se inscribieron los
primeros signos de escritura conocidos en el mundo babilónico, o más tarde en
forma de tablilla de cera entre los griegos, una mejora técnica que permitía
borrar y volver a escribir en ellas, ya que la arcilla se endurecía muy rápidamente.
En uno de sus diálogos Platón formulaba esta clásica metáfora en estos términos
“Si queremos recordar algo que hayamos visto u oído o que hayamos pensado
por nosotros mismos, aplicando a esta cera las percepciones y pensamientos, los
grabamos en ella, como si imprimiéramos el sello de un anillo. Lo que haya
quedado grabado lo recordamos y lo sabemos en tanto que permanezca como
imagen. Pero lo que se borre o no haya llegado a grabarse lo olvidamos y no lo
sabemos” (citado por DRAAISMA, 1995, pág. 48 de la trad. cast.). Esta
representación de la mente como una tabula rasa perdura aún entre nosotros,
hasta el punto de que según PINKER (2002) es uno de los supuestos básicos en
que se asienta nuestra psicología intuitiva, al menos en nuestra tradición
occidental, que nos lleva a decir que algo se nos quedó grabado o que nos
impresionó mucho, expresiones que remiten claramente a esta metáfora. Pero el
cambio en las tecnologías de la escritura llevó a pensar más adelante en la mente
como una biblioteca, un gran almacén en el que se depositan los textos de
acuerdo con una organización dada para luego poder recuperarlos, una metáfora
que de algún modo influyó en la propia psicología cognitiva del procesamiento
de información, que concebía la memoria como un sistema de almacenes, un
depósito representacional en el que estaban ordenadas y catalogadas todas las
representaciones. De hecho, saltando ya a los tiempos más recientes, la metáfora
en que se sustentaba el procesamiento de información era en efecto la
tecnología del conocimiento predominante en aquella época —la segunda mitad
del siglo XX—: los ordenadores o computadores digitales, con su procesador
central, su capacidad limitada, sus sistemas de memoria interconectados, sus
238
entradas (input) y salidas (output), sus periféricos, sus reglas de cómputo, etc.
Pero esa metáfora computacional ha caído en desuso en favor, qué causalidad,
de la imagen de la mente como una red neuronal, un conjunto de dispositivos o
sistemas de cómputo interconectados, en un momento en que ya no es el
ordenador sino la Red la que constituye la tecnología dominante (¿de qué sirve
hoy un ordenador si no está conectado a la red?), una tecnología que genera su
propio lenguaje, y sus propias metáforas sobre cómo nos relacionamos con el
conocimiento, con los demás y con nosotros mismos (CASSANY, 2012; MONEREO,
2004), que aunque se apoye en tecnologías multimedia sigue teniendo por
principal vehículo el texto escrito, aunque a veces no pueda exceder de los 140
caracteres (o sea, más o menos desde que se cerró el último paréntesis).
Por tanto aunque las tecnologías del conocimiento, y con ellas las
correspondientes tecnologías cognitivas, evolucionaron en respuesta a las
funciones económicas, sociales, culturales o estéticas a las que respondían en
cada sociedad (ver Tabla 6.4), los textos escritos, en sus diversos formatos, han
seguido constituyendo el núcleo esencial —aunque ya no único— del
almacenamiento cultural en nuestras sociedades. Aunque ahora ya pueden
digitalizarse muchos otros formatos representacionales (imágenes, sonidos,
aunque aún no, o solo de modo incipiente, olores o sensaciones táctiles) el texto
escrito sigue siendo también el núcleo de la alfabetización digital, como luego
veremos. Pero para nuestros propósitos lo importante del texto escrito no es
tanto, una vez más, su capacidad de almacenar cultura como la de formatear
mentes a través de nuevas funciones epistémicas: “la magia de la escritura
proviene no tanto del hecho de que sirva como nuevo dispositivo mnemónico,
como ayuda para la memoria, sino más bien de su importante función
epistemológica. La escritura no solo nos ayuda a recordar lo pensado y dicho;
también nos invita a ver lo pensado y lo dicho de una manera diferente” (OLSON,
1994, pág. 16 de la trad. cast.).
Tabla 6.4. Evolución histórica de las tecnologías materiales y cognitivas de la
lectoescritura (tomada de GARCÍA MADRUGA , 2006)
Desarrollo de la tecnología material
Desarrollo de la tecnología cognitiva
Inscripciones gráficas iniciales:
• Tablas de arcilla.
• Papiros y rollos.
• Pergaminos y códices.
Culturas de transición entre la oralidad y la escritura.
Lectura en voz alta.
Mundo clásico: relevancia de la oralidad.
La imprenta, el papel y los libros.
Extensión de la lectura silenciosa.
Interiorización de la escritura.
El ordenador y el texto electrónico.
El hipertexto y los cambios en la lectura y la escritura.
Nuevas tecnologías de comunicación oral.
Un nuevo tipo de oralidad.
239
Veamos a continuación de forma un tanto resumida (menos mal, dirá el lector,
pero si quiere versiones más extensas o complementarias puede encontrarlas en
CHRISOMALIS, 2009; EISENSTEIN, 1979; GARCÍA MADRUGA, 2006; HARRIS, 2009; o
sobre todo MANGUEL, 1996 y OLSON, 1994) cómo los textos escritos, a través de
su evolución, han ido cambiando nuestra forma de pensar, de representarnos el
mundo y con ella de aprender. Aquí me ocuparé de cómo han cambiado las
formas de aprender y relacionarse con el conocimiento como consecuencia del
cambio en las formas de leer, y en parte también de escribir, aunque esta ha sido
una tarea reducida a una comunidad epistémica aún más exclusiva, al menos
hasta hace bien poco, cuando las nuevas tecnologías de la información han
hecho posible que los eventuales lectores se conviertan en escritores habituales,
aunque sea de whatsapps, tuits y blogs. Por tanto, no me detendré en detalle en
la lectura y la escritura en tanto actividades cognitivas (ver por ej., GARCÍA
MADRUGA, 2006; KINTSCH, 1998; OLSON y TORRANCE, 2009; TOLCHINSKY, 1993) y
menos aún en cómo se enseña o puede enseñarse la lectoescritura en sus
diversos niveles, desde los primeros pasos a la lectura y escritura con fines
académicos o estéticos (CARLINO, 2012; CASTELLÓ, 2007, 2009; FERREIRO y
TEBERSOKY, 1979; MATEOS, 2009; MORROW , GAMBRELL y DUKE, 2011; OLSON y
TORRANCE, 2009; SÁNCHEZ, 2010; SOLÉ, 2012). No me ocuparé por tanto de cómo
se aprende a leer y a escribir sino de cómo se lee y se escribe para aprender.
Iniciaré ese viaje tomando como mapa del mismo la Tabla 6.5, que resume las
diferentes funciones de los lectores —y en paralelo, pero en segundo plano, de
los escritores— a medida que la naturaleza y funciones de los textos escritos
evolucionaron.
Tabla 6.5. La construcción histórica del lector (tomada de POZO , 2008)
• Culturas orales: conocimiento narrativo.
• Lector reproductivo o literal: leer para copiar o repetir.
• Lector escolástico: leer para repetir o copiar una interpretación autorizada del texto.
• Lector analítico o crítico: leer para reconstruir el significado dado por el autor al texto.
• Lector hermenéutico: leer para construir el propio texto.
• Las nuevas tecnologías de la información: ¿un retorno a la oralidad?
Las culturas orales o el valor de la palabra
Como sabemos las culturas prehistóricas se definen precisamente por carecer
de sistemas escritos y apoyar toda su memoria, personal y colectiva, en las
formas de representación más primarias, especialmente en la mente mítica que
adopta un formato narrativo basado en el habla como prototipo de las
representaciones simbólicas. Imaginamos por tanto que en la prehistoria del
aprendizaje la transmisión cultural estuvo durante miles de años apoyada en la
240
imitación y el modelado (mente mimética) y en la transmisión oral propia de la
mente simbólica, por medio de mitos y narraciones compartidas, formas de
aprendizaje que como ya hemos visto tienen esencialmente una naturaleza
reproductiva y requieren por tanto procesos asociativos o de crecimiento. Dadas
las limitaciones de la propia memoria humana, para conservar ese acervo cultural
debían confiar según VANSINA (cit. por OLSON, 1994, pág. 123 de la trad. cast.) en
dos tipos de discurso, “aquellos que conservan las palabras, principalmente la
poesía, y aquellos que conservan el contenido, principalmente la narración”. La
palabra adquiría así un valor sagrado, ya que en ella estaba no solo la
información sobre el mundo, sino su propio sentido y en él la propia identidad,
de forma que las palabras eran consideradas como hechos, acontecimientos en sí
mismos, objetos dotados de poder y significado, de tal forma que al nombrar las
cosas se obtenía poder sobre ellas. Esta objetivación de la palabra es un rasgo
que define a las culturas orales (ONG, 1979) y aún hoy hay comunidades y
grupos sociales, cada vez menos por cierto, en las que la palabra dada tiene más
valor que cualquier texto o contrato escrito.
Según ONG (1979) las culturas orales, por oposición a las escritas se
caracterizarían por su naturaleza aditiva, agregando información en vez de
relacionarla jerárquicamente o analizarla, redundante en vez de lineal,
conservadora más que innovadora, situada en vez de abstracta, empática y
participativa en vez de objetiva o distanciada, etc. Aunque ese retrato tan
definido se ha vuelto más borroso con la investigación posterior (por ej.,
BROCKMEIER, 2000; OLSON, 1994), más que nada porque esos rasgos
contrapuestos (análisis, innovación, abstracción, objetivación, etc.) solo se
manifiestan, como veremos, en los niveles más complejos de la cultura escrita,
podemos encontrar en esta caracterización de las culturas orales muchos de los
rasgos que identificaban en capítulos anteriores a nuestra mente primaria, de
naturaleza implícita y encarnada. Entre ellos destaca para nosotros la necesidad
de apoyar esa cultura oral en un aprendizaje reproductivo, basado en procesos
asociativos, que asegure un recuerdo lo más fiel posible, ya que cualquier cambio
en el recuerdo es una pérdida cultural, que por otro lado resulta inevitable si
asumimos la limitada fidelidad de nuestra memoria (lea si no el último párrafo
varias veces e intente repetirlo al pie de la letra, verá que es prácticamente
imposible). De ahí el carácter necesariamente conservador de la tradición oral, su
recurso a procesos de aprendizaje asociativo o de crecimiento, ya que como
dijera LÉVI-STRAUSS (1971, pág. 585), “en el seno de cada sociedad, el orden del
mito excluye el diálogo: no se discuten los mitos del grupo, los transformamos
creyendo repetirlos”.
La lectura reproductiva o la palabra inscrita e incorporada
241
Pero en todo caso la naturaleza de esta mente va a comenzar a cambiar de
forma lenta y paulatina con la invención de la escritura. La escritura comenzó a
ser, desde entonces, “la memoria de la humanidad” (JEAN, 1989). Según OLSON
(1994), para comprender las consecuencias cognitivas del acceso al sistema
escrito hay que partir de que, en contra de lo que comúnmente suele suponerse,
la escritura no es una trascripción del habla ni una extensión del lenguaje, sino,
como ya hemos dicho, un sistema de representación que posee rasgos propios,
que difieren de las formas de representación del habla. Lejos de ser un
subproducto del lenguaje hablado, la escritura sirve sobre todo para redescribir
representacionalmente —en el sentido de KARMILOFF-SMITH (1992), que veremos
en detalle en el próximo capítulo— el propio lenguaje, para reconstruirlo, ya que
las unidades del lenguaje (palabra, fonema, letra) tanto en nuestra historia
cultural como en el propio desarrollo cognitivo o personal, se han construido en
buena medida a través del sistema escrito (CHARTIER y HÉBRARD, 2000; MARTÍ,
2003).
Ya hemos visto que fueron las culturas babilónicas las que generaron hace
unos 4.000-5.000 años los primeros textos escritos en la tradición occidental
(para otras culturas como la china véase por ejemplo ROVIRA, 2010; aunque no
me ocuparé de su sistema de escritura, en el Capítulo VIII sí analizaré las
culturas de aprendizaje orientales, en parte basadas, según la lógica que estamos
siguiendo, en su propio sistema de escritura). Pero con aquellos primeros signos
inscritos en tablillas de arcilla surgió también la necesidad de formar escribas, con
lo que se crearon las edubba o “casas de las tablillas”, las primeras escuelas de
las que hay registro escrito, es decir las primeras escuelas de la Historia. Por lo
que sabemos a través del contenido de algunas de esas tablillas que han podido
ser descifradas así como por los restos de lo que se cree que fueron ejercicios de
aprendizaje, los primeros “deberes” de aquellos alumnos de las casas de tablillas,
la instrucción comenzaba por enseñarles a coger correctamente el cálamo, un
entrenamiento técnico basado en la mímesis, el modelado y la repetición, al que
seguía el aprendizaje de los signos básicos, que luego se agregaban en unidades
más amplias, fonemas, que combinaban consonantes con vocales, de donde
pasaban a listas léxicas con los contenidos semánticos más comunes, que una
vez dominados permitían pasar a copiar textos de diferente naturaleza (legales,
literarios, etc.), primero en pequeños extractos y luego en composiciones
completas (CHARPIN, 2010). A su vez la lectura de esas inscripciones por parte de
los alumnos consistía en recitar de forma precisa y cuidadosa el contenido de los
textos para lo que recibían también clases de fonética.
Tal vez el lector esté ya familiarizado con este proceso de aprendizaje de la
escritura desde las unidades más elementales (las letras y los fonemas) a las
unidades de significado (los nombres, las palabras), a los textos. De hecho, las
242
propias concepciones de los niños actuales sobre cómo aprenden a escribir
reflejan ese mismo trayecto que podríamos llamar analítico, de composición de
las unidades más globales desde el previo dominio de las más elementales
(SCHEUER, DE LA CRUZ y POZO, 2010; SCHEUER y cols., 2006a, 2006b). Tal vez ello
sea una prueba, como sostiene WELLS (2000), de que también en este ámbito la
ontogénesis recapitula la historia cultural, o más bien de que las formas de
enseñar han cambiado muy poco desde Sumer, como muestra no solo esa
secuencia de contenidos de aprendizaje sino las propias metodologías didácticas
que entonces y ahora se emplean. Según KRAMER (1956, pág. 42 de la trad.
cast.) los maestros sumerios “clasificaban las palabras de su idioma en grupos de
vocablos y de expresiones relacionadas entre sí por el sentido; después las
hacían aprender de memoria a los alumnos, copiarlas y recopiarlas, hasta que los
estudiantes fuesen capaces de reproducirlas con facilidad”. Para ello recurrían
bien a dictados, en los que los estudiantes debían repetir la lección primero
oralmente y luego por escrito, o al modelado, mediante tablillas lenticulares en
las que el maestro escribía por una cara y el estudiante debía reproducir lo
escrito en la otra cara, pero en todo caso “los métodos pedagógicos se basaban
en principios que podríamos considerar ‘tradicionales’, dependiendo
constantemente de la memorización, la emulación e incluso el castigo corporal”
(CHARPIN, 2010, págs. 40-41). Esta forma de aprender a escribir —con la
excepción por fortuna del castigo corporal— es aún hoy una de las ideas
centrales de las concepciones iniciales de los niños, entre 4 y 6 años, sobre el
aprendizaje de la escritura, basadas en una copia directa del objeto (SCHEUER, DE
LA CRUZ y POZO, 2010; SCHEUER y cols., 2006a; ver también en el Capítulo VII el
apartado dedicado al cambio de las concepciones sobre el aprendizaje), donde
escribir es hacer una copia o réplica de un modelo o de una representación
previamente ofrecida. La función del aprendizaje, al menos en aquellas escuelas
de tablillas, hay que preguntarse si también hoy, era meramente reproductiva, de
forma que la escuela cumplía una función conservadora, se trataba de que los
futuros escribas conservaran, sin apenas transformarlo, un código cultural
sumamente relevante y costoso,
Estas formas de aprender seguían estando vigentes muchos siglos después en
la Atenas de Pericles, donde la enseñanza de la gramática seguía los mismos
modelos de instrucción babilónicos, a juzgar por este texto de Platón: “En cuanto
los niños sabían leer el maestro hacía que recitaran, sentados en los taburetes,
los versos de los grandes poetas y les obligaba a aprenderlos de memoria” (cit.
en FLACELIÈRE, 1959, pág. 121 de la trad. cast.). De hecho, durante siglos, si no
milenios, la escritura en vez de liberar a la humanidad de la esclavitud de la
memoria, sirvió más bien para sobrecargarla aún más, ya que el carácter costoso
y poco accesible de la información escrita obligaba a los lectores a aprenderla
243
literalmente para hacerla perdurable y así poder conservarla “impresa” en su
memoria. Con la escritura nace así la memoria literal, al pie de la letra o del texto
escrito, que es una función de la mente inexistente en las culturas orales. De
hecho, durante muchos siglos, en los que el acceso a los textos escritos
resultaba complicado, ya que existían muy pocos ejemplares manuscritos y los
que había no eran fácilmente accesibles, la escritura lejos de ser una memoria
externa, una descarga, supuso una carga más, ya que leer era básicamente
reproducir, “memorizar” el texto (MANGUEL, 1996). No es extraño por tanto que
surgiera así el arte de la mnemotecnia (BADDELEY, 1982; BOORSTIN, 1983), cuya
invención se atribuye a Simónides de Ceos, que vivió en el siglo V a.C.
Pero en la Grecia y la Roma clásicas, además de este modelo de aprendizaje,
había también otras formas de aprender, como las que se promovían en la
Academia de Platón, en las que las élites pensantes no aprendían por
reproducción, sino mediante el diálogo socrático, dirigido más a la persuasión
que a la mera repetición de lo aprendido (FLACELIÈRE, 1959). Se trataba sin
embargo de “comunidades de aprendizaje” reducidas y cerradas en sí mismas,
dirigidas a la búsqueda del saber, de la verdad. Había también otras comunidades
de aprendizaje, los gremios y oficios, en las que la formación de artesanos se
basaba en la mímesis del modelo proporcionado por el maestro. Aunque en su
origen las edubba o casas de tablillas de la antigua Mesopotamia posiblemente
diferían muy poco de estos escenarios del aprendizaje artesanal, ya que se cree
que había un maestro con uno o unos pocos aprendices que se iban
incorporando poco a poco a la propia actividad de escribir (CHARPIN, 2010),
probablemente en la Grecia y Roma antiguas existían ya espacios bien
diferenciados para lo que hoy llamaríamos aprendizaje escolar o formal, donde
un maestro enseñaba a grupos de alumnos conocimientos formales,
descontextualizados de sus prácticas cotidianas y dirigidos no a dominar una
práctica o técnica concreta sino a metas más generales, definidas como parte de
un futuro desarrollo personal, unas diferencias que aún persisten, como veremos
en el Capítulo VIII en el que trataremos las diferentes formas de aprender en
función de los contextos o comunidades de aprendizaje en las que se organiza
socialmente ese aprendizaje.
Durante muchos siglos la lectura siguió estando dirigida a la reproducción
literal de saberes establecidos, pero ya bajo el dominio de la Iglesia, en cuyos
monasterios se copiaban los manuscritos, con lo que el aprendizaje de la lectura
y la escritura redujo aún más su foco, limitándose a aquellas obras legitimadas
por la autoridad eclesiástica, que poseía un control absoluto sobre todas las
formas del saber y aprender basadas en los textos escritos. Había un único
conocimiento verdadero que debía ser aprendido y ese era el conocimiento
religioso o aprobado por la Iglesia. Aprender era repetir la palabra sagrada o
244
autorizada, sin que el lector pudiera desviarse un ápice del contenido literal de
los textos. No en vano la Edad Media fue el período del florecimiento de los
tratados de mnemotecnia (DRAAISMA, 1995), con grandes “memorizadores” como
Santo Tomás de Aquino, de cuyas hazañas mnemónicas hay registro histórico
(BOORSTIN, 1983) y que tal vez por ello sigue siendo aún hoy el patrón de los
estudiantes españoles. Durante todo este largo período escribir consistía en
copiar o replicar los textos ya existentes —o al menos, como señala OLSON
(1994), intentarlo ya que cada réplica o copia incluía errores que con frecuencia
se convertían en canon para futuras copias— y leer se reducía a recitar los
textos, durante mucho tiempo en voz alta, mediante lectura pública, y luego
mediante lectura silenciosa, que no se impuso como forma de leer hasta el siglo
X, haciendo de la lectura un espacio privado o íntimo del lector pero también
haciendo que el código escrito se diferenciara cada vez más del lenguaje oral: “la
antigua escritura sobre pergaminos, —que no separaba las palabras ni distinguía
entre minúsculas y mayúsculas ni utilizaba puntuación— estaba destinada a
personas acostumbradas a leer en voz alta” (MANGUEL, 1996, pág. 66 de la trad.
cast.).
La función de la lectura, decía San Agustín glosando a Cicerón es “imprimir el
texto sobre las tablillas enceradas de la memoria” (citado por MANGUEL, 1996,
pág. 77 de la trad. cast.) para recordarlo “como si estuviera pasando las páginas
de un libro… recordando un texto, trayendo a la mente el libro que una vez tuvo
entre las manos, ese lector puede convertirse en libro del que tanto él como
otros pueden leer” (op cit, pág. 77). La lectura es por tanto un proceso de
aprendizaje por crecimiento, que permite al lector incorporar a su mente nueva
información, como tan bien refleja el ritual judío de iniciación de los niños a la
lectura en la época medieval, en el que en la fiesta de Pentecostés “el maestro
leía en voz alta todas las palabras y el niño las repetía. Luego se untaba con miel
la pizarra y el niño la lamía, asimilando así corporalmente las palabras sagradas.
También se escriban versículos bíblicos en huevos cocidos ya pelados o en
pastelitos de miel, que el niño comía después de leerle el maestro los versículos
en voz alta” (op. cit., pág. 92). Pero esta incorporación del texto, en el sentido
incluso literal de su deglución, la mejor metáfora de la naturalización del
conocimiento, no supone aún una interacción cognitiva entre el lector y el texto,
ya que todo el conocimiento viaja en una sola dirección, sin que sean posibles
procesos de aprendizaje explícito más complejos, dirigidos a la comprensión o
construcción del conocimiento, que impliquen relacionar lo nuevo con lo ya
conocido (SÁNCHEZ, 2010), la mente del lector con la del autor del texto.
La lectura escolástica o la interpretación autorizada de los
textos
245
Pero ya en la Baja Edad Media, esa lectura recitativa o reproductiva comenzó a
acompañarse también de una lectura escolástica (ver Tabla 6.5, pág. 242), que
supuso una nueva forma de leer los textos bajo la supervisión de un maestro, y
que será una de las formas características de leer hasta el Renacimiento y la
invención de la imprenta. En palabras de MANGUEL (1996, pág. 94 de la trad.
cast.), “el método escolástico consistía en poco más que adiestrar a los
estudiantes a considerar un texto de acuerdo con ciertos criterios preestablecidos
y oficialmente aprobados, que se inculcaban cuidadosamente y con gran
esfuerzo”. No se trataba ya tanto o solo de repetir al pie de la letra, o mejor
recitando palabra a palabra lo que el texto decía, sino de aprender lo que el texto
quería decir, lo que debía significar, aunque, eso sí, siempre a través de la
interpretación autorizada del maestro, de una forma similar a cómo hoy los
domingos en misa los sacerdotes interpretan los textos sagrados para sus
feligreses (o de cómo los profesores de química, lengua o historia interpretan a
diario los textos que sus alumnos deben aprender, interpretaciones que sus
alumnos suelen anotar ansiosamente sin atreverse a dudar de las mismas).
En las escuelas, en su mayor parte gobernadas por la Iglesia, el aprendizaje de
la lectoescritura se acompañaba además de una enseñanza de las reglas básicas
de la gramática, basada también en un aprendizaje reproductivo: “El profesor
copiaba las complicadas reglas de la gramática en la pizarra, de ordinario sin
explicarlas ya que, según la pedagogía eclesiástica, entender lo que se aprendía
no era requisito del conocimiento, se les obligaba a aprender las reglas de
memoria” (MANGUEL, 1996, págs. 97-98 de la trad. cast.). Por tanto hasta finales
de la Edad Media los lectores, que eran en todo caso muy pocos, no se
proponían interpretar lo que leían, ya que interpretar es de algún modo traducir
—y traducir es traicionar, es decir apropiarse del significado, alterarlo al
incorporarlo a la mente— por lo que se limitaban a hacer crecer su memoria
mediante el fiel recitado de los textos. O con la llegada de la lectura escolástica
debían apropiarse de la interpretación autorizada de los mismos, pero seguían sin
hacer interpretaciones propias de lo leído, como tal vez siga sucediendo con
muchos alumnos en los actuales contextos escolares donde aprenden a decir de
los textos aquello que anotan que sus profesores han dicho sobre ellos, en vez
de construir su propia representación del texto leído a través de un diálogo con
el mismo basado en procesos de aprendizaje explícito de mayor complejidad,
como el ajuste y la reestructuración, que requieren ya otro tipo de lectura, crítica
o analítica.
La lectura analítica o el diálogo crítico con los textos
Los cambios en los usos de la lectura, que culminarían con la invención de la
246
imprenta en el Siglo XV, que fue un catalizador de los procesos de cambio
cultural (EISENSTEIN, 1979) conducirían poco a poco a construir una nueva
relación entre el texto y lector, en la que la lectura analítica o crítica (Tabla 6.5)
genera una nueva función epistémica. Si el método escolástico “enseñaba a los
alumnos a leer de cabo a rabo comentarios ortodoxos que eran el equivalente a
nuestros apuntes de clase” (MANGUEL, 1996, pág. 98 de la trad. cast.), ahora se
trataba de instruir a los alumnos “en el uso correcto de las palabras, en el
respeto por su sentido y sus connotaciones, de manera que estuvieran en
condiciones de interpretar o traducir con autoridad... a mediados del siglo XIV la
lectura, al menos en una escuela humanista, se estaba convirtiendo en una
responsabilidad de cada lector” (op cit., pág. 103). El profesor, en lugar de
obligar a sus estudiantes a recitar los textos o las interpretaciones autorizadas de
ellos, enseñaba a los alumnos a interpretar o traducir los textos por sí mismos,
sin que ello implicara que esa interpretación se dejara al arbitrio de los
estudiantes, sino que se basaba en reglas y conocimientos teóricos establecidos,
en ciertas posiciones canónicas. De la misma forma, la gramática no se enseñaba
ya de modo reproductivo sino que el profesor explicaba sus reglas para facilitar
su comprensión y su uso productivo posterior. Esta nueva lectura analítica se
impondría poco a poco, impulsada en buena medida por la difusión de la letra
impresa —ya no, como en la metáfora platónica en la mente del lector sino en el
propio papel, como una representación externa—, que condujo a una progresiva
democratización de los textos y limitó, aunque no eliminó, su control por la
autoridad. La relación entre cultura impresa y secularización del conocimiento es
muy estrecha y tiene poderosas consecuencias para la cultura del aprendizaje. De
hecho, las culturas que por imperativo religioso han relegado la letra impresa y
las formas modernas, dialógicas, de leer los textos, se mantienen ancladas en
una cultura del aprendizaje repetitivo. Tal es el caso de las culturas islámicas: “El
mundo islámico sigue siendo un anacrónico imperio de las artes de la memoria,
reliquia y recordatorio del poder que ésta tenía en todas las partes antes del
descubrimiento de la imprenta. Puesto que recitar pasajes del Corán es el primer
deber sagrado, un niño musulmán debe recordar, en teoría, todo el Corán”
(BOORSTIN, 1983, pág. 520 de la trad. cast.).
En realidad, la imprenta vino de la mano de los cambios sociales y económicos
que pusieron fin a la época medieval, y dieron paso al Renacimiento, a la
recuperación da la cultura humanista clásica —aquella que se impulsaba, por
ejemplo, en la tradición de la Academia de Platón— y con ella a la nueva era de
la razón, que no hubiera sido posible sin estos nuevos usos culturales de la
lectura (EISENSTEIN, 1979). De esta forma se hace posible la lectura del “gran libro
de la Naturaleza” (OLSON, 1994), el desarrollo de la ciencia moderna y con ella
una profunda transformación no solo de nuestra física intuitiva sino también de
247
nuestra psicología intuitiva: “nuestra comprensión del mundo, es decir, nuestra
ciencia, y nuestra comprensión de nosotros mismos, es decir, nuestra psicología,
son producto de nuestras maneras de interpretar y crear textos escritos, de vivir
en un mundo de papel” (OLSON, 1994, pág. 39 de la trad. cast.).
Pero esta nueva forma de leer está asociada también a una nueva forma de
escribir, a la producción de un nuevo tipo de textos, de naturaleza teórica o
expositiva, que exponen “principios” y no solo hechos. Estos textos se
caracterizarán por la descontextualización del discurso, que deja de localizarse en
un tiempo y un espacio concretos, y por la nominalización de las acciones, que
se convierten en entidades, en conceptos que deben relacionarse entre sí (OLSON,
1994). Leer es atribuir significado a lo que otra persona ha escrito en un
contexto y momento diferente, por lo que es necesario reconstruir la mente del
escritor para comprender su escrito. De hecho, según OLSON (1994) la cultura
escrita es esencial para hacer explícita la idea de significación, ya que la
descontextualización de los textos escritos —uno de los rasgos que, como hemos
visto antes, caracterizan a todos los sistemas de memoria externa— obliga al
lector, si quiere interpretar el significado del texto a esforzarse en reconstruir el
contexto y las intenciones del autor al escribir. Ir más allá del recuerdo literal,
interpretar los textos, requiere por tanto explicitar lo que el escritor quiso decir, o
mejor aun lo que el lector cree que el autor quiso decir. La alfabetización
creciente de la población permitió ir diferenciando entre lo que se escribe en los
textos y lo que el lector entiende de ellos. El lector humanista, que gracias a la
imprenta podía tener ya una copia personal de los libros, anotaba ya en los
márgenes sus propias “impresiones” sobre lo leído (nótese cómo arrastramos o
integramos en nuestro lenguaje las metáforas generadas por anteriores culturas
del aprendizaje). Estas glosas podían incluir nueva información añadida por el
lector, referirse a relaciones con otros textos cotejados, criticar el contenido del
texto, o abrir nuevas reflexiones a partir de él. A finales del siglo XVI, los
coleccionistas competían para conseguir libros con anotaciones de eruditos en
sus márgenes (MANGUEL, 1996).
Esta nueva actitud, que caracterizaría no solo al nuevo humanismo sino a lo
que podríamos llamar la era de la modernidad y la racionalidad, requiere convertir
en objeto de conocimiento no solo el texto sino la propia representación o
interpretación que el lector construye de ese texto, una actitud que acaba por
impregnar otras muchas actividades sociales, y otros muchos contenidos
mentales, de modo que la ciencia o el arte posterior no podrían entenderse sin
los poderosos efectos de la escritura sobre la cultura y sobre esa “mente letrada”
(OLSON, 1994). De hecho, la evolución en las formas de leer los textos refleja un
cambio más general en las formas de conocer y de aprender, en las relaciones
entre el sujeto y el objeto de conocimiento, desde las culturas orales
248
(conservadoras del saber pero nunca reproductivas o literales, como hemos
visto), a la lectura o cultura reproductiva o repetitiva (donde el objeto de
conocimiento está ya fijado, atrapado en el papel, para que el lector o aprendiz
haga una copia interna, directa, lo incorpore o imprima en su mente), la lectura o
cultura escolástica (en la que el texto se acompaña de una interpretación
autorizada que lo desvela) hasta llegar a la lectura analítica o crítica (en la que es
el propio lector quien debe glosar el texto, desvelar o construir su propia
representación del mismo, en un diálogo demorado o diferido con el autor).
Es claro, por tanto, que una lectura analítica o crítica de los textos requiere una
actividad cognitiva más compleja, al desplazar el objeto de la lectura del
contenido literal al significado del texto, lo que demanda procesos de
comprensión lectora más complejos (DE VEGA, 1995; KINTSCH, 1998; MATEOS,
2009; SÁNCHEZ, 2010). Esos procesos, como recoge la Tabla 6.6, comenzarían por
la comprensión de la microestructura del texto, que en sus niveles 1 y 2 al
menos se requiere ya para una lectura reproductiva, hasta la comprensión de la
macroestructura o coherencia global del texto, propia ya de una lectura analítica,
que implica dar sentido a ese texto, extrayendo sus principales ideas y
argumentos, no de forma literal, sino relacionando las distintas partes entre sí,
hasta finalmente ser capaz de relacionar ese texto con otros textos o ideas,
infiriendo sus implicaciones para otros textos, contextos y tareas. Un buen
ejercicio de lectura al máximo nivel de la Tabla 6.6, generando nuevos modelos o
infiriendo más allá del texto, sería que en este momento el lector intentara ahora
pensar los diversos niveles de lectura de este mismo texto, en concreto de este
mismo apartado que ahora está leyendo. Podría releer un párrafo y analizar sobre
él los niveles 1, 2 y 3, si hay palabras o frases que no entiende y cuál es la
estructura argumental, la secuencia de ideas en él desarrolladas. Incluso podría
intentar aprenderse así este párrafo o la propia Tabla 6.6, reproduciendo las
palabras, las frases y la secuencia de ideas (cuáles son los niveles y en qué
consisten literalmente). Pero también podría pensar en la macroestructura e
intentar comprender y aprender la posición mantenida por el autor en este
apartado sobre las funciones de la lectoescritura en el desarrollo de las formas de
aprender, intentando detectar incoherencias o insuficiencias en ese discurso, o
relacionar los distintos niveles entre sí de forma secuencial. O finalmente también
podría en el último nivel interpretar la Tabla 6.6 con la idea de las jerarquías
estratificadas que se ha reiterado en este texto, o relacionarla con su propia
experiencia como lector y escritor, con la forma en que lee y escribe en diferentes
contextos, y con otros textos o discursos sobre la lectura y la escritura y su
relación con el aprendizaje.
Tabla 6.6. Niveles de lectura de un texto
249
Niveles
1
Comprensión
de palabras.
Implica no solo procesos de acceso léxico, sino con frecuencia resolver
posibles ambigüedades situando esas palabras en el contexto de la frase.
2
Comprensión
de
proposiciones.
Elaborar el significado de cada una de las proposiciones que componen el
texto.
3
Coherencia
lineal
entre
proposiciones.
Relacionar cada proposición con la siguiente en el marco de una
estructura narrativa, expositiva o argumentativa, según un criterio de
coherencia lineal.
4
Coherencia
global
del texto.
Hacer inferencias para buscar el propósito o significado del texto, la meta
del mismo, lo que suele implicar recurrir a una idea principal que lo
organiza, más allá de cada una de las proposiciones que lo componen.
5
Inferencias
para aplicar a
nuevos
contextos.
Ir más allá de las ideas contenidas explícitamente en el texto haciendo
inferencias que sirvan para aplicar a nuevos textos, contextos o
situaciones de aprendizaje.
Microestructura
Macroestructura
Generación
de modelos
Procesos
Vemos por tanto que los niveles superiores de lectura, necesarios para una
lectura analítica o crítica de los textos, requieren una actividad cognitiva más
compleja, como es construir modelos mentales de los textos a partir de los
contenidos de la propia memoria y al mismo tiempo repensar las propias
representaciones a partir de esos modelos mentales. Según OLSON (1994), la
lectura analítica no implica solo acceder a otra forma de relacionarse con los
textos escritos, sino más allá de ello mantener una relación diferente con el
conocimiento. Siguiendo a DIENES y PERNER (1999), leer ya no es apropiarse de
un objeto dado, la palabra escrita, mediante aprendizaje por crecimiento, como
sucedía con la lectura reproductiva o escolástica, cuya única función era extender
la mente, sino que la lectura analítica implica adoptar una actitud con respecto a
ese texto, recurriendo a procesos de ajuste que suponen ya un diálogo entre el
nuevo conocimiento contenido en el texto y el propio conocimiento o saber
previo, entre lo nuevo y lo dado (SÁNCHEZ, 2010), lo que lleva a modificar la
representación de lo leído —la lectura ya no tiene por meta el recuerdo literal— y
que la propia lectura modifique al lector. Finalmente, se puede llegar a reconocer
y diferenciar la voz del autor y la del propio lector, construir un yo o una
identidad como lector, que adopta posiciones propias sobre los textos y sobre los
posibles usos de esos textos, lo que le lleva no solo a reestructurar lo leído sino
también a reconstruir la propia mente mediante la lectura (¿estoy de acuerdo con
la idea de las jerarquías estratificadas? ¿A qué situaciones pueden aplicarse y a
cuáles no? ¿Pueden servir para analizar las diferencias culturales en las formas de
aprender? ¿Y los códigos morales? ¿Y los artísticos?).
A diferencia de las formas de lectura reproductiva y escolástica, en las que el
lector no podía dialogar con el conocimiento establecido y mucho menos dudar
250
de él, ahora ya los textos tienen un autor con voz propia, diferenciada de otras
voces, con las que el lector dialogará para construir su propia voz, que ya no es
solo el eco de una voz autorizada. La invención del lector supone también la
invención del escritor, de forma que el texto es un vehículo de comunicación
entre ambos, mediante el cual el lector debe repensar, redescribir o reconstruir lo
que el autor ha querido decir. OLSON (1994) recoge la fecha del primer uso
conocido en inglés de una serie de verbos que reflejan esa actitud de diálogo con
el lector por parte del propio escritor (ver Tabla 6.7). Como puede verse hay una
serie de verbos mentalistas “de primer orden” como creer, saber, decir —que, en
los términos de DIENES y PERNER (1999), implicarían solo afirmar algo sobre un
objeto de conocimiento—, que eran ya frecuentes antes de la aparición de los
textos impresos, mientras que otros verbos que implican adoptar una actitud
epistémica (o mentalista de segundo orden) sobre lo dicho, como asumir, criticar,
contradecir, dudar, inferir, explicar o hipotetizar, son de aparición mucho más
tardía, reflejando ya la construcción de un escritor que explícita su propia mirada,
su actitud o incluso su sentido de la agencia, sobre el objeto con la que debe
confrontarse la propia mirada del lector, que debe conjugar esos mismos verbos
en su lectura crítica o analítica de los textos.
Tabla 6.7. Fecha del primer uso conocido en inglés de algunos verbos que reflejan la
actitud epistémica del escritor (tomada de O LSON, 1994)
Germánico
Latino
believe
know
mean
say
tell
trink
understand
assert
assume
claim
concede
conclude
confirm
contradict
criticize
declare
define
deny
discover
doubt
explain
hypothesize
imply
infer
interpret
observe
predict
prove
remember
suggest
Creer
saber
significar
decir
contar
pensar
comprender
IA
IA
IA
IA
IA
IA
IM
tempr.
IA = inglés antiguo (antes de 1150).
251
afirmar
suponer
pretender
conceder
concluir
confirmar
contradecir
criticar
declarar
definir
negar
descubrir
dudar
explicar
hipotetizar
implicar
inferir
interpretar
observar
predecir
probar
recordar
sugerir
1604
1436
IM
1632
IM
IM
1570
1649
IM
IM
IM
IM
IM
1513
1596
(griego)
IM
1526
IM
IM tardío
1546
IM
IM
1526
IM = inglés medio (1150-1350) (inglés mediotardío 1350-1450).
Fuente: The Oxford English Dcitionary.
Sin embargo, siglos después, un estudiante judío en Praga, que llegaría a ser
conocido como el gran escritor Franz Kafka, se lamentaría de cómo había
aprendido a leer los textos, memorizándolos para luego regurgitarlos ante el
maestro, y reivindicaría su tardío descubrimiento de que la única forma de
disfrutar de la lectura era adoptar una actitud crítica: “uno lee para hacer
preguntas” (cit, por MANGUEL, 1996, pág. 111 de la trad. cast.), lo que sin duda
requiere conjugar buena parte de los verbos epistémicos recogidos en la Tabla
6.7. Por tanto, aunque la modernidad, con la invención de la imprenta pero sobre
todo con el florecimiento de la cultura renacentista vehiculada por ella, trajera
consigo esas nuevas formas de leer, críticas y analíticas, no supuso que los
nuevos contextos de lectura, esencialmente los contextos académicos en que se
enseñan y aprenden las formas de escribir y de leer, cambiaran radicalmente. No
solo Kafka sino otros muchos escritores y ciudadanos de a pie pueden
lamentarse de cómo fueron educados como lectores. De hecho, podemos
preguntarnos cómo leen y escriben hoy los alumnos, a qué textos se enfrentan,
con que actitud lo hacen, qué verbos conjugan al hacerlo. Sin podernos extender
en ello, las investigaciones realizadas en diversos ámbitos, ya sea por medio de
estudios internacionales como el conocido Proyecto PISA (INEE, 2010, 2013)
realizado con adolescentes, o investigaciones hechas incluso con estudiantes
universitarios (CARLINO, 2012; CASTELLÓ, 2009; CASTELLÓ, LIESA y MONEREO, 2012;
MATEOS, 2009; SOLÉ y cols., 2005), muestran que los usos de la escritura y la
lectura siguen siendo más reproductivos, o en el mejor de los casos escolásticos
que críticos o analíticos. Se tiende a leer para repetir lo leído o la interpretación
autorizada de lo leído, al igual que se tiende a escribir para reproducir las ideas
de otros o se tiende a tomar notas y apuntes para hacer copias de los discursos
de otros (MONEREO, 2009). En el siglo XXI buena parte de los alumnos dedican la
mayor parte de su tiempo a escribir como copistas medievales y a leer como
lectores medievales, sin intentar construir su propia voz, sin dialogar con los
textos. De hecho, son bien conocidos los pobres resultados que obtienen, entre
otros, los adolescentes españoles en las pruebas de comprensión lectora de PISA
(INEE, 2010, 2013.
¿Pero por qué sucede eso? Un estudio realizado por SÁNCHEZ y GARCÍA RODICIO
(2006), en el que se analizaban los diversos tipos de lectura exigidos por las
tareas de PISA, con criterios parecidos a los que recogen en la Tabla 6.6,
concluyó que “los estudiantes españoles parecen normales en comprensión
superficial, por encima de la media en conocimientos pragmáticos e inferiores en
los ítems de comprensión profunda” (SÁNCHEZ y GARCÍA RODICIO, 2006, pág. 214).
En suma su bajo rendimiento parece deberse a que leen los textos de forma
252
reproductiva más que analítica o crítica, a que tienden más a repetir lo leído que
a intentar comprenderlo relacionándolo con otros textos, a que sus procesos de
aprendizaje están más dirigidos al crecimiento que al ajuste o a la
reestructuración de sus conocimientos a partir de lo leído. Ante lo cual los
autores sugieren que “necesitamos que los alumnos se enfrenten a la experiencia
de confrontar un texto con otros textos, un texto consigo mismo, un texto con
ellos mismos, necesitamos que los alumnos piensen con lo que leen y no solo en
lo que leen” (SÁNCHEZ y GARCÍA RODICIO, 2006, pág. 219).
Esa necesidad de dialogar con los textos, de construir nuevas funciones
mentales por medio de formas complejas de lectura que permitan conjugar con
frecuencia verbos como dudar, explicar, inferir, negar, o, como gustaba Kafka,
preguntar, supone por tanto también una función de tipo 5 a partir de la
clasificación establecida por RIVIÈRE (2003b), para la que no basta con exponer a
las personas ante la necesidad de leer, sino que requiere promover, de forma
intencional y mediante intervención psicológica o instruccional, ciertos tipos de
lectura, otras formas de relacionarse con los textos que resultan muy eficaces,
adquiriendo estrategias para realizar inferencias, extraer las ideas principales de
los textos, relacionarlos con sus conocimientos previos, gestionar
metacognitivamente sus procesos de lectura, etc. (por ej., MC NAMARA, 2012;
RIPOLL y AGUADO, 2014; SÁNCHEZ, 2010), más allá de las formas habituales de leer
y escribir en nuestras aulas, en las que los alumnos, incluso a nivel universitario,
rara vez se enfrentan a varias fuentes o textos (MATEOS y cols., 2007) o rara vez
deben escribir para argumentar, debatir o dialogar con otros textos (CASTELLÓ,
2009; VILLALÓN y MATEOS, 2012). Por tanto muchos lectores, entre ellos incluso
muchos estudiantes universitarios, siguen abordando los textos con una función
pragmática, la de reproducir el texto sin cambiarlo ni cambiar su propia mente, la
de apropiarse del contenido del texto sin adoptar una actitud con respecto a él,
sin construir una mirada propia del texto que finalmente les permita reconocerse
a sí mismos en la lectura, tener un sentido de su agencia como lectores. Y
además todo ello se agrava aún más en esta nueva época en la que buena parte
de los textos que se leen no son ya textos impresos que puedan leerse
linealmente dialogando con su autor, sino que son textos digitales, con frecuencia
fragmentos dispersos basados en múltiples códigos y lenguajes, fruto de la
nueva revolución en la tecnología del conocimiento que estamos viviendo en las
últimas décadas.
La lectura hermenéutica o la construcción personal de
hipertextos
Si hace quinientos años el texto escrito se convirtió en texto impreso, hoy el
253
texto impreso se ha informatizado. Pero una vez más no se trata solo de un
cambio en el soporte del conocimiento sino en la forma de pensarlo y
aprenderlo. De hecho, genera una nueva forma de acercarse a los textos, que
podríamos llamar lectura hermenéutica o posmoderna (ver Tabla 6.5), en la que
la voz del lector se impone sobre la del autor, de modo que la función del lector
no es ya reconstruir la voz del autor, sino construir su propio texto a partir de
fragmentos o unidades de información fragmentarios. Los textos digitales
aparecen más bien como algo inacabado, un tanto provisional o etéreo (CASSANY,
2012), a la espera de que el lector lo consume (en el sentido de consumar,
aunque habitualmente lo que hace más bien es consumirlo, como si estuviera ya
acabado cuando llega a la pantalla). En este formato ya no es tan común leer
textos lineales, estructurados por el autor para el lector (SIMONE, 2000), sino,
como anticipara Julio CORTÁZAR en Rayuela, fragmentos que el lector combinará
con otros para componer su propio texto. Además, con frecuencia el propio
lector deviene de pronto en escritor que puede modificar lo leído, como en la
Wikipedia, o dialogar con ello, como en un blog o un chat, convirtiendo así el
diálogo virtual y asincrónico de la lectura crítica en auténtico diálogo en el caso
de los textos digitales, en red.
Aunque en el Capítulo VIII analizaré con más detalle los rasgos que definen a
la nueva cultura del aprendizaje, mediada en gran medida por los espacios
digitales y virtuales generados por estas nuevas formas de comunicar y gestionar
el conocimiento, cabe destacar al menos tres rasgos que identifican a estas
nuevas formas de leer y escribir y por tanto a las mentes digitales que se basan
en ellas (MONEREO y POZO, 2008) y a las demandas de aprendizaje que generan.
El primero es desde luego la fragmentación de los textos, su deconstrucción en
un sentido literal, que hace que sea el propio lector quien estructure los textos
que lee. Aunque según señala CASSANY (2012), la llamada hipertextualidad no
rompe con el carácter lineal de la lectura de cada uno de los textos, sí genera
una nueva lectura intertextual en la que se hace más necesario explicitar no solo
qué se dice (objeto de conocimiento) sino quién lo dice y desde qué perspectiva
lo hace (actitud) para así construir el propio punto de vista (la agencia) como
una síntesis organizada de esas diversas perspectivas. Pero además de combinar
diversas unidades de información, estas suelen basarse en diferentes formatos o
sistemas representacionales (textos, gráficos, pero también imágenes estáticas o
en movimiento, audios, etc.), de forma que la intertextualidad requiere una
lectura multimodal que no solo integre diferentes unidades de información sino
que sea capaz de traducirlas de unos códigos a otros, que según veíamos era
uno de los rasgos más exigentes para el uso epistémico de los sistemas externos
o culturales de representación (PÉREZ ECHEVERRÍA, MARTÍ y POZO, 2010).
Finalmente como consecuencia de ese carácter fragmentario de la información y
254
de la variedad de formas en que este se representa, el hipertexto multimedia
finalmente leído o construido por el lector es, más que nunca, uno entre los
muchos hipertextos posibles que podrían haberse construido, de forma que la
lectura se vuelve aún más abierta, más incierta o ambigua, con múltiples
significados o sentidos, en función del texto que finalmente construya el lector
(SIMONE, 2000). Mientras que antes leer era acercarse a la estantería de una
biblioteca como quien se acerca a la estantería de un supermercado, donde se
encuentra los productos acabados y empaquetados, listos para el consumo
cognitivo, ahora todo lo que encuentra son algunos ingredientes fragmentarios
con los que el lector debe construir su propio alimento, su propio texto.
Como consecuencia, esta nueva revolución tecnológica que estamos viviendo
hace que la lectura de hipertextos, en comparación con los textos lineales,
implique no solo una mayor demanda cognitiva (DESTEFANO y LEFEVRE, 2007) sino
también estrategias de procesamiento más complejas, lo que ahonda aún más en
la necesidad de promover lectores y escritores con mayores competencias
cognitivas o epistémicas, con procesos de aprendizaje explícito más eficientes
que les permitan construir sus propios textos a partir de los múltiples y variados
textos (o fuentes de información) que tenemos a nuestra disposición. Sin
embargo, nuevamente los datos de los estudios muestran que los lectores
actuales siguen orientándose más a metas pragmáticas que epistémicas, que
tienen escasas competencias para seleccionar la información que leen, para
integrar códigos o formatos diferentes y finalmente para adoptar una posición
crítica o personal sobre ese material (MONEREO y POZO, 2008), que de hecho
abordan esta lectura digital con la misma mentalidad con que leen otros textos
—que ya hemos visto que no es ni siquiera crítica o analítica, sino en buena
medida reproductiva o escolástica— con lo que más que navegar por la red de
textos naufragan en ella. No es casualidad por tanto que las investigaciones
muestren que el rendimiento y la comprensión lectora mediante hipertextos es
peor que con textos lineales (por ej., ROCKWELL y SINGLETON, 2007) o que el
propio estudio PISA muestre que en buena parte de los países, incluido España
(INEE, 2010, 2013), la lectura digital de los alumnos es aún más pobre que la
lectura textual, ya que como hemos visto requiere —al tiempo que construye—
una mente más compleja.
A medida que los lectores construyen textos más complejos, reconstruyen
también su mente, pero si no son capaces de construir esos textos y se limitan a
un desordenado o irreflexivo “corta y pega”, estas nuevas formas de leer, y de
interactuar con la información, pueden de hecho, como anuncia CARR (2011),
generar mentes más superficiales, que toman la información de la red, los textos
fragmentarios y deslavazados, como si fueran ya esos precocinados que se
encuentran en las estanterías de los supermercados, listos para el consumo, con
255
lo que se dejan llevar y formatear mentalmente, por el flujo informativo en vez
de ser capaces de reordenarlo según sus propias metas epistémicas, lo que se
refleja no solo en su conocimiento, sino también en las formas que adoptan hoy
las nuevas identidades, múltiples, variables y dependientes del contexto
(MONEREO y POZO, 2008). Suele decirse, con razón, que a diferencia de sus
mayores, las nuevas generaciones tienen ya una identidad de nativos digitales,
usando el término de PRENSKY (2004), en el sentido de haberlas naturalizado a
través de su uso pragmático habitual en la vida cotidiana. Pero aún esos jóvenes
en apariencia alfabetizados digitalmente, que no suelen tener dificultades de
acceso a la información, tienden a hacer un uso más pragmático —dirigido al
éxito inmediato— que epistémico —dirigido a la comprensión o el conocimiento—
de esas tecnologías. Podríamos decir que saben acceder a la información
(crecimiento), pero no convertirla en conocimiento mediante procesos de
aprendizaje explícito más complejos (ajuste o reestructuración).
Como veremos en el Capítulo VIII, hay motivos para pensar que estamos en el
umbral de una nueva cultura del aprendizaje que según algunos (por ej., SIMONE,
2000; también MONEREO y POZO, 2008) supone un cierto retorno a aquella
oralidad primaria (acabando así con la Tabla 6.5), en la medida en que prima la
instantaneidad, la fugacidad de los mensajes, que se vuelven más sintéticos,
menos formalizados, más icónicos, como sucede en los nuevos lenguajes (SMS,
tuit, whatsapp) y que en cierta medida ahondan en ese riesgo de que esas
nuevas tecnologías de la información y la comunicación, como formato mental,
conduzcan a la construcción de mentes más superficiales (CARR, 2011), en suma
menos teóricas, de forma que este viaje que hemos hecho a través de la
construcción de las mentes letradas (desde la prehistoria oral a las mentes
reproductiva, escolástica, analítica y hermenéutica) con sus nuevas formas de
conocer y aprender, pueda suponer de algún modo un regreso a mentalidades
más primarias.
De todos modos, este miedo a que las nuevas formas culturales supongan un
freno o un regreso en las formas de conocer, no es nuevo, sino que acompaña a
cada revolución cultural en las tecnologías del conocimiento, que suele dar lugar
a profecías un tanto catastrofistas sobre el futuro del aprendizaje y del
conocimiento como consecuencia de esos cambios. Hace ya veintitrés siglos
Platón describió en uno de sus diálogos cómo Sócrates persuadió a Fedro, uno
de sus discípulos, de la inferioridad de la palabra escrita con respecto al habla:
“la palabra escrita parece hablar contigo como si fuera inteligente, pero si le
preguntas algo porque deseas saber más, sigue repitiendo siempre lo mismo una
y otra vez” (cit. por MANGUEL, 1996, pág. 79 de la trad. cast.) e incluso profetiza
“si los seres humanos la aprenden, la escritura sembrará en sus almas la semilla
del olvido, dejarán de ejercitar la memoria porque se fiarán de lo que está escrito
256
y no recordarán las cosas buscándolas en su interior sino por señales externas”
(op. cit., pág. 78). Siglos después cuando la invención de la imprenta amenazaba
las formas tradicionales de leer y escribir los textos manuscritos, hubo otra
reacción de temor ante la supuesta decadencia que la vulgarización del
conocimiento impreso traería consigo (CHARTIER, 1992). Y ahora nuevamente
cuando estamos viviendo la tercera gran revolución en esas tecnologías del
conocimiento (SIMONE, 2000), el tercer gran salto en las mentes teóricas,
siguiendo con el modelo de coevolución de mente y cultura de DONALD (2011),
se anuncia un nuevo empobrecimiento mental como consecuencia de esta nueva
revolución digital: “No es metáfora poética decir que la ‘inteligencia artificial’ que
está a su servicio soborna y sensualiza nuestros órganos pensantes, los que se
van volviendo, de manera paulatina, dependientes de aquellas herramientas, y
por fin, sus esclavos. ¿Para qué mantener fresca y activa la memoria si toda ella
está almacenada en algo que un programador de sistemas ha llamado ‘la mejor y
más grande biblioteca del mundo’? ¿Y para qué aguzar la atención si pulsando
las teclas adecuadas los recuerdos que necesito vienen a mí, resucitados por esas
diligentes máquinas? (VARGAS LLOSA, 2012, págs. 210).
Así que, de ser ciertos estos augurios, nuestro viaje de las tablillas de arcilla a
las tabletas digitales habrá sido no solo inútil en nuestra búsqueda de nuevas
formas de aprender culturalmente construidas, sino incluso contraproducente, ya
que esas formas de hecho limitarán aún más nuestra ya restringida capacidad, en
términos de aprendizaje implícito y encarnado, de conocer y cambiar. Pero si bien
no conocemos plenamente las consecuencias de la revolución tecnológica que
estamos viviendo, porque estamos subidos en la ola y no sabemos aún en qué
playa va a romper, si nos atenemos a las consecuencias de las revoluciones
anteriores en las formas de leer y escribir, que hemos revisado en este apartado y
se resumen en la Tabla 6.8, en lugar de hacer profecías catastrofistas, tal vez sea
más prudente asumir, con SIMONE (2000) que los cambios en las tecnologías del
conocimiento cambian nuestras formas de saber y de aprender, y que esos
cambios suponen que algunas formas tradicionales entran en desuso mientras
que surgen otras nuevas formas de mirar al mundo y dialogar con el
conocimiento, que acaban por generar una nueva mentalidad.
La Tabla 6.8 resume algunos de esos cambios en las funciones epistémicas, las
metas y los procesos de aprendizaje vinculados a los diversos tipos de lectura
explicados en este apartado, lo que de acuerdo con la idea de DONALD (1991) de
la construcción mutua de mente y cultura, implica que esas formas de leer hacen
posibles esas funciones, metas y procesos, que a su vez posibilitan las nuevas
formas de interactuar con los textos. Por supuesto, una vez más, dado el
carácter jerarquizado de esos niveles de lectura en los niveles superiores siguen
teniendo lugar también las funciones, metas y procesos de los niveles inferiores
257
pero en el marco de nuevas posibilidades cognitivas.
Tabla 6.8. Funciones, metas y procesos de aprendizaje vinculados a cada tipo de lectura
Tipo de
lectura
Funciones como sistema externo de
representación
Metas
Procesos de aprendizaje
explícito
Reproductiva/
Escolástica
Extender la mente
Objeto
Crecimiento
Analítica/Crítica
Hermenéutica
Modificar/Reconstruir
la mente
Actitud/
Agencia
Ajuste/
Reestructuración
Pero en todo caso, según hemos visto, los resultados de los estudios PISA y
otras muchas investigaciones muestran que aún hoy la mayor parte de la lectura
y de la escritura sigue sirviendo para acumular conocimiento, para extender la
mente y no para transformarla (BEREITER y SCARDAMALIA, 1987), por lo que para
que esas formas de interactuar con los textos produzcan los cambios mentales
deseados se necesita una intervención psicológica e instruccional específica
dirigida al diseño de espacios de aprendizaje que promuevan esos usos más
complejos de la lectoescritura. No basta ya con aprender a leer y escribir, hay que
leer y escribir para aprender. Por tanto si queremos evitar estas profecías
agoreras y que estas nuevas tecnologías en lugar de construir mentalidades más
complejas nos empobrezcan personalmente y limiten nuestras formas de conocer
y aprender, parece claro que es necesario promover una verdadera alfabetización
digital (COLL y RODRÍGUEZ ILLERA, 2008; DOBSON y WILLINSKY, 2009), que impulse
esos usos más epistémicos que pragmáticos de la lectura digital, y de esa forma
ayuden a construir y a distribuir socialmente formas más complejas de pensar el
mundo y pensarse a uno mismo, lo que requiere a su vez promover procesos de
aprendizaje explícito más complejos y profundos, de los que se ocupa en detalle
el siguiente capítulo.
258
CAPÍTULO VII
El aprendizaje explícito: Funciones, procesos y
ámbitos de aplicación
Y mandó Yahvé Dios al hombre diciendo. De todos los árboles del jardín puedes comer, pero
no comerás del árbol de la ciencia del bien y del mal, porque el día que comieres de él
ciertamente morirás.
Génesis, 2, 16-17.
Es la diferencia que hay cuando, de repente, dejas de utilizar un objeto, dejas de jugar e
identificarte con él, convirtiéndote en parte de él como hacen los niños, o dejas de trabajar con
él, que es lo que hacen los adultos, y lo miras de otra manera, desde otra perspectiva: lo miras
como algo ajeno que está frente a ti, ya no es parte de ti ni ha sido creado para ti, algo sobre lo
que rebota tu mirada, como sobre un muro. Rebota tu mirada en él y vuelve a ti, vuelve
enriquecida, porque de repente has pensado en la complejidad de elementos que componen el
objeto, o en su lógica, no en la lógica a tu servicio, sino en su lógica de servicio. El progreso
surge, ciertamente, del uso, pero no del instante mismo del uso, sino de esa pausa que se
produce en la actividad, de ese momento en que se contempla el objeto en sí mismo.
Rafael C HIRBES: Crematorio
El genio es hallar el nexo invisible entre las cosas.
Vladimir NABOKOV
Nadie se amaría a sí mismo si se conociera… Nos entendemos porque nos ignoramos. Qué
sería de tantos cónyuges felices si pudieran ver el uno en el alma del otro, si pudieran
comprenderse.
Fernando PESSOA: El libro del desasosiego
Je t’inventarai
des mots insensés
que tu comprendras
Jacques BREL: Ne me quitte pas
Principios funcionales del aprendizaje explícito
En el Capítulo IV repasamos los principales rasgos representacionales, así
como el funcionamiento cognitivo y los requisitos necesarios del sistema
cognitivo primario, de naturaleza implícita, encarnada y asociativa. Vimos allí las
funciones del aprendizaje implícito, así como las condiciones que requería su
259
activación, pero también vimos, en el marco teórico de las jerarquías
estratificadas, que esas funciones y condiciones acababan allí donde comenzaban
las del aprendizaje explícito. Sabemos ya también que mientras aquel primer
sistema de aprendizaje, de naturaleza implícita, asociativa y encarnada está
esencialmente restringido por el sistema biológico en el que está implantado, el
aprendizaje explícito tiene, según acabamos de comprobar, una naturaleza
esencialmente cultural, está mediado por los dispositivos culturales que hacen
posible esa explicitación (Capítulo VI), así como por las formas en que se
organiza socialmente ese aprendizaje (Capítulo VIII). Retomando aquella
caracterización hecha en el Capítulo IV, es el momento de repasar algunos de los
rasgos que definen al aprendizaje explícito, que son en gran medida la otra cara
cognitiva de la moneda del aprendizaje allí analizada, como refleja la Tabla 7.1,
que no es sino el espejo en el que se refleja la Tabla 4.1 (pág. 110) con la que
comenzaba aquel otro análisis, por lo que este será necesariamente más breve.
Tabla 7.1. Rasgos funcionales del aprendizaje explícito en comparación con el implícito
Aprendizaje Explícito
Aprendizaje Implícito
Naturaleza representacional
De naturaleza más focalizada, desarrollado a partir de
sistemas de conocimiento específicos en ciertos
dominios.
De carácter generalizado o universal, equipotencial,
basado en el principio de conectividad de la actividad
neuronal.
De carácter simbólico, requiere codificación en otros
lenguajes y permite abstracción.
De
naturaleza
encarnada,
restringido
representaciones somatosensoriales específicas.
De naturaleza declarativa, un saber decir.
De carácter procedimental, un saber hacer.
por
Funciones cognitivas
Su función es explicar o relacionar entre sí objetos o
sucesos.
Su función es predecir y controlar objetos o sucesos
relevantes.
Sirve para dar cuenta de las violaciones de esas
regularidades, buscando relaciones significativas entre
esos objetos y sucesos.
Sirve para detectar regularidades, lo común en
situaciones diversas, para generalizar y establecer
asociaciones entre objetos o sucesos.
Es un sistema que permite la renovación de
estructuras de conocimiento en dominios específicos.
Es un sistema conservador, cuya función es establecer
rutinas y representaciones estables.
Produce cambios cualitativos, que aunque requieren
práctica, pueden parecer repentinos y llegar a ser
radicales.
Produce cambios muy lentos, de naturaleza acumulativa.
Se aprende mediante la pregunta o la duda, a partir
de los errores o situaciones novedosas.
Busca la certeza, aprende de los casos positivos y
desecha los errores o casos negativos.
Tiene una función epistémica, buscar relaciones
significativas que ayuden a comprender mejor.
Tiene una función pragmática: tener éxito en futuras
predicciones o acciones.
Requisitos
260
Es deliberado,
consciente.
intencional
y
requiere
control
No es intencional, sino incidental, además de automático
y no controlable.
Es esforzado y requiere motivación, no se aprende si
no se quiere aprender.
Requiere menos esfuerzo y motivación, se aprende casi
sin querer.
Tiene una naturaleza más académica y suele requerir
contextos más formales.
Se produce
informales.
Fuertemente dependiente de la cultura
educación o la intervención psicológica.
No se ve afectado por la cultura, la educación o la
intervención psicológica.
y
la
de
forma
experiencial
en
contextos
Naturaleza representacional
Frente a un aprendizaje implícito de carácter generalizado o universal,
encarnado y restringido por representaciones somatosensoriales, que consiste en
un saber hacer de naturaleza procedimental, el aprendizaje explícito genera
representaciones esencialmente declarativas, mediadas por códigos o sistemas de
representación simbólica originados en la cultura, lo que permite elaborar un
conocimiento descontexualizado, flexible y generalizable a otros contextos y
situaciones, lo que le convierte en un aprendizaje más potente, ya que sabemos
que cuanto mayor es la transferencia a nuevos contextos más eficaz es el
aprendizaje (POZO, 2008). Mientras que las representaciones implícitas tienden a
encapsularse y usarse de forma situada en contextos específicos, no pudiendo
por tanto recuperarse desde otras representaciones de forma intencional, las
representaciones explícitas están abiertas a otras representaciones, se pueden
combinar y recombinar con ellas para producir nuevas representaciones y generar
así nuevos conocimientos (KARMILOFF-SMITH, 1992). Ese aprendizaje explícito se
sigue produciendo no obstante en dominios específicos, con objetos que le son
propios —aprender, incluso en sus versiones explícitas, es siempre un verbo
transitivo— lo que implica que están mediados por códigos y lenguajes
especializados, vinculados a esos objetos o dominios (partituras, mapas, gráficos,
relojes, números, etc.), por lo que el aprendizaje explícito va a requerir ante todo
el aprendizaje de esos sistemas de representación. Pero el propio carácter
simbólico, abstracto, de esos lenguajes en que se recodifican los objetos o
sucesos hace posible una descontextualización, en el espacio y en el tiempo, del
conocimiento explícito, así como su relación con otras representaciones
simbólicas, gracias en buena medida a la traducción de unos códigos o sistemas
representacionales a otros. En el caso de los códigos más formalizados —o más
completos, según la Figura 6.1 (pág. 221)— como el lenguaje algebraico, permite
generar auténticas representaciones AAA (arbitrarias, abstractas y amodales)
(GLENBERG, DE VEGA y GRAESSER, 2008) absolutamente vacías de cualquier
contenido que no sea el impuesto por el propio código, por las propias reglas del
sistema matemático (GÖDEL, 1931), que es un sistema capaz de comprenderse a
261
sí mismo (HOFSTADTER, 1979). Sin embargo, la mayor parte de los sistemas de
representación en que se apoya el conocimiento explícito son sistemas
incompletos o si se quiere no del todo arbitrarios, motivados (MARTÍ, 2003),
doblemente restringidos por tanto, en el marco de una jerarquía estratificada, por
la propia naturaleza de los objetos a los que se refiere —y las consiguientes
representaciones encarnadas del sistema cognitivo primario con respecto a esos
objetos— y por las reglas del propio código o sistema de representación cultural.
En ocasiones, ese carácter más abstracto o descontextualizado de los sistemas
de conocimiento explícito, hace que acaben por desvincularse de la propia acción,
con lo que se pierden sus referentes en el mundo real —de forma muy similar a
lo que, según veíamos en el Capítulo IV, le puede llegar a suceder a la
investigación psicológica que utiliza dispositivos arbitrarios AAA— lo que las
convierte en representaciones simbólicas abstractas, un saber decir desligado del
saber hacer. Esta excesiva descontextualización limita la eficacia de esas
representaciones simbólicas o declarativas en contextos prácticos y facilita su
disociación de las representaciones implícitas, ligadas a ese saber práctico o
procedimental. De hecho, como veremos, un aprendizaje eficaz, en términos
representacionales, del conocimiento explícito será aquel que se apoye en esas
representaciones implícitas previas para reconstruirlas, ya que por su propia
naturaleza, en el marco de las jerarquías estratificadas, el conocimiento explícito
no sustituye a las representaciones implícitas sino que, en el mejor de los casos,
las integra jerárquicamente (POZO, 2003, 2008).
Funciones cognitivas
Si la función esencial del aprendizaje implícito es pragmática, dirigida a la
predicción y el control de sucesos, mediante la detección de regularidades y el
establecimiento de generalizaciones limitadas a partir de ellas, el aprendizaje
explícito debería cumplir ante todo funciones epistémicas, es decir, estar dirigido
a comprender y explicar, más que a tener éxito inmediato. Por ello, más que
buscar asociaciones o configuraciones regulares de sucesos el aprendizaje
explícito debe establecer relaciones significativas entre ellos, para lo que se apoya
precisamente en las irregularidades más o menos sistemáticas que se producen
en el marco de esas configuraciones. Veíamos que el aprendizaje asociativo,
implícito y encarnado se apoya casi exclusivamente en los casos positivos, en el
éxito representacional, de modo que aprender así es repetir o reproducir
representaciones exitosas, desde la certidumbre. En cambio, los motores del
aprendizaje explícito, en la medida en que esté dirigido a metas epistémicas y no
solo pragmáticas, serán la duda, el error, el conflicto, en suma la gestión de la
incertidumbre, situaciones todas ellas que harán necesario aprender a conjugar
262
todos aquellos verbos epistémicos destacados por OLSON (1994). El aprendizaje
explícito, sobre todo como veremos en sus formas más complejas, requiere una
actitud epistémica dirigida no solo a mantener representaciones estables, como
en el aprendizaje implícito, sino a generar cambios representacionales. Esas
formas más complejas de aprendizaje explícito, como veremos también en el
próximo capítulo, están vinculadas a la cultura del cambio y la innovación, tanto
a nivel personal como en la adquisición de conocimiento. Por tanto aquellas
situaciones o contextos que requieran cambios radicales, ya sea personales o en
el conocimiento de algún dominio, deberán apoyarse en esas formas más
complejas del aprendizaje explícito, que son las que hacen posible la
reconstrucción del propio conocimiento o de la identidad personal, ya que ese
tipo de cambios radicales serían enormemente lentos y costosos por procesos de
aprendizaje asociativo, dada la naturaleza gradual, paulatina y acumulativa del
cambio promovido por nuestro sistema primario de aprendizaje. Cuando se
producen de forma masiva o frecuente esos conflictos o desacuerdos
representacionales el aprendizaje asociativo ya no es suficiente, por lo que ante
esa demanda la intervención psicológica debe orientarse más bien hacia el
aprendizaje explícito, ya sea por ajuste o por reestructuración.
Requisitos
En el Capítulo IV vimos que el aprendizaje implícito requería unas condiciones
muy laxas para su buen funcionamiento, era de hecho un aprendizaje sin o light:
sin intencionalidad, sin esfuerzo, sin motivación, sin organización social explícita,
sin influencia cultural, sin instrucción. En cambio, dada su mayor complejidad
tanto representacional como funcional, el aprendizaje explícito es mucho más
exigente en sus condiciones de activación. Para empezar debe haber una
intención de aprender, así como un control o gestión del propio aprendizaje, que
no se produce ya de forma automática, sin esfuerzo, sino que, como veíamos en
el propio Capítulo IV, implica una importante asignación de recursos
neurocognitivos. Cuando se rastrea la actividad cognitiva mediante
neuroimágenes las tareas realizadas por el sistema cognitivo primario, en piloto
automático, apenas iluminan algunas regiones cerebrales, mientras que con el
procesamiento explícito el cerebro se ilumina como un árbol de Navidad,
reflejando un gran consumo de glucosa y por tanto una gran exigencia
energética, que obliga a usar esos procesos de forma controlada y limitada y, a
ser posible, mediante una regulación metacognitiva que los optimice. Ya
decíamos en el Capítulo IV que se aprende de forma implícita incluso sin querer,
mientras que el aprendizaje explícito con frecuencia no se produce ni siquiera
queriendo, ya que la motivación es una condición necesaria pero no suficiente
263
para aprender explícitamente, especialmente en sus formas más complejas, que
implican el desarrollo de aquellas funciones de tipo 5 a partir de la clasificación
de RIVIÈRE (2003b), por lo que para promover aprendizajes contraintuitivos, o
contrarios a la dinámica del aprendizaje implícito, se requiere una vez más una
organización o una intervención social específicamente dirigida a esa meta. Por
tanto, frente a la facilidad de los aprendizaje implícitos sin —muchas veces no
deseados ni buscados— los aprendizaje explícitos van a exigir habitualmente una
ayuda o una intervención profesional que promueva esos difíciles cambios
personales, sociales o en el conocimiento disciplinar.
Los procesos de aprendizaje explícito y constructivo
Una jerarquía de niveles de explicitación
Desde el inicio del libro hemos venido presentando un modelo dual del
aprendizaje humano en el que se identifican dos sistemas diferenciados pero al
mismo tiempo, en contraste con lo que ha sido tradición en esta área,
conectados en forma de una jerarquía estratificada, un principio conceptual al
que he acudido de modo recurrente para comprender los diversos niveles de la
mente que aprende y al que también voy a recurrir para dar cuenta de cómo se
construyen los procesos de aprendizaje explícito a partir de las restricciones
impuestas por el sistema de aprendizaje primario. De esta forma, más que una
dicotomía debemos pensar en un continuo de explicitación que iría desde el
aprendizaje implícito hasta las formas más complejas o elaboradas de
explicitación. En las jerarquías estratificadas esta continuidad se acompaña de
forma dialéctica con una ruptura o discontinuidad, como sucede en el
funcionamiento de los sistemas emergentes o complejos, como es sin duda el
sistema de aprendizaje humano (que sería de hecho el paradigma de la
complejidad porque ¿acaso conocemos un sistema más complejo que la mente
humana?). Según GOODWIN (2002, pág. 76 de la trad. cast.), “en los muchos
ejemplos que conocemos acerca de las propiedades emergentes en sistemas
complejos, vemos que todos poseen en sí mismos algún tipo de antecedente de
la propiedad emergente”. Este principio de que en los niveles inferiores de un
sistema complejo están de algún modo prefiguradas las propiedades de los
niveles superiores, resulta esencial para entender la naturaleza y funciones del
aprendizaje explícito. Así, por ejemplo, POVINELLI (2000, POVINELLI, BERING y
GIAMBRONE, 2000), en su intento de dar cuenta de la continuidad y al mismo
tiempo la discontinuidad entre la mente humana y la de otros primates —en
especial con respecto al debate de si otros primates disponen o no de una teoría
de la mente— ha propuesto la “hipótesis de la reinterpretación”, según la cual la
mente humana comparte con las de otras especies de primates dispositivos
264
específicos para interpretar la conducta de los otros (POVINELLI, 2000) así como
también la conducta de los objetos (POVINELLI, 2012), aquellos dominios
nucleares que visitamos en el Capítulo V y sobre los que volveremos más
adelante. Pero esas funciones se reinterpretan o reconstruyen nuevas funciones
específicamente humanas (PENN, HOLYOAK, y POVINELLI, 2007), como la de ser
“capaces de reinterpretar las relaciones perceptivas, encarnadas, en términos del
tipo de representaciones relacionales de orden superior, gobernadas por reglas
presentes en los sistemas de símbolos físicos, o para ser más precisos, solo los
humanos poseen un arquitectura cognitiva capaz de aproximarse a esos rasgos
de orden superior de un sistema de símbolos físicos desde los sesgos evolutivos
de contenidos específicos y las limitaciones en la capacidad de procesamiento
propias del cerebro humano” (PENN y POVINELLI, 2013, pág. 75, énfasis de los
autores). Igual sucede en el ámbito social: “la mayoría de las conductas sociales
más destacadas que compartimos los humanos y otros primates (engaño,
envidia, reconciliación) se desarrollaron y funcionaron plenamente mucho antes
de que los humanos inventaran los medios para representar las causas de esas
conductas en términos de estados intencionales de segundo orden. En este
sentido nuestra hipótesis de la reinterpretación puede ser un análogo
evolucionista del concepto de redescripción representacional de KARMILOFF-SMITH
(1992)..., la evolución de estados intencionales de segundo orden puede haber
permitido a los humanos reinterpretar conductas sociales extremadamente
complicadas, ya existentes, que se desarrollaron mucho antes de que nosotros lo
hiciéramos” (POVINELLI, BERING y GIAMBRONE, 2000, pág. 533). De esta forma el
sistema representacional humano, basado en esas relaciones abstractas, de orden
superior no sustituyó a los sistemas ancestrales que compartimos con otros
primates. “Más bien, la mente humana está aún compuesta por ambos tipos de
sistema y ambos están inextricablemente entrelazados entre sí” (op. cit., pag.
73). El nuevo sistema reinterpreta los contenidos representacionales que le
proporciona el viejo sistema, gracias a esa nueva arquitectura cerebral que
permite construir una nave central de metarrepresentaciones, apoyada en gran
medida en los lóbulos frontales, donde las diversas representaciones implícitas
primarias pueden encontrarse y comenzar a dialogar entre sí, pero también,
como hemos visto en el capítulo anterior, a los sistemas culturales de
representación simbólica que hacen posible generar códigos más abstractos o
formales a los que traducir esas representaciones iniciales fomentando el diálogo
entre ellas.
Sin embargo, cuando esas diversas representaciones entran por primera vez a
esa nave central de los conocimientos explícitos, el diálogo suele ser inicialmente
bastante pobre, de tal forma, que tal como vimos ya en el Capítulo Primero,
muchas veces la mente explícita se limita en un primer momento a asumir de
265
forma acrítica —pragmática y no epistémica— los resultados o productos de ese
procesamiento implícito, a dar por buenas las representaciones o voces que más
gritan. Solo a medida que se profundiza en esa explicitación, que se excava en
más profundidad en los recovecos de la mente implícita, se van traduciendo o
relacionando unas representaciones con otras, se van construyendo nuevos
significados, nuevas formas de pensar y aprender, que trascienden los límites de
ese sistema primario y van generando una discontinuidad entre el aprendizaje
implícito y explícito. En otras palabras, las versiones más simples, o superficiales,
del aprendizaje explícito, muestran una gran continuidad con los principios y
procesos del aprendizaje implícito, en la medida en que, como vamos a ver, se
apoyan también en procesos asociativos y dan lugar a un simple incremento
cuantitativo de las representaciones en un dominio pero no a una reorganización
de las mismas que las dote de un nuevo significado. Será precisamente esa
acumulación o crecimiento representacional el que genere nuevos conflictos o
desajustes que harán posibles, y en su caso, necesarios procesos de aprendizaje
explícito más complejos como el ajuste o la reestructuración.
Esta continuidad, o progresividad, en los procesos de explicitación se
contrapone a los modelos más dicotómicos que han surgido desde el estudio del
aprendizaje implícito (por ej., REBER, 1993) que aparecen entender la explicitación
como un algo todo o nada, más que como un proceso gradual con una dinámica
propia. Hay sin embargo varios modelos teóricos, más cercanos a las
perspectivas constructivistas con respecto al aprendizaje, que intentan dar cuenta
de esa construcción progresiva de las funciones explícitas. De entre ellos hay dos
miradas especialmente relevantes para nuestros propósitos, una de ellas centrada
en los componentes que deben reunirse en todo acto de conocimiento explícito
(DIENES y PERNER, 1999) y otra focalizada en los procesos mediante los que
alcanza esa explicitación progresiva, en términos de supresión, suspensión y
redescripción representacional (POZO, 2001, 2003). Por fortuna ambas miradas
no solo comparten la idea de continuidad y progresividad entre los niveles
implícitos y explícitos sino también ciertos supuestos teóricos sobre ese proceso
de construcción, por lo que no solo resultan compatibles sino que un análisis
conjunto hace que se enriquezcan mutuamente.
Los componentes del conocimiento: Objeto, actitud y agencia
representacional
A lo largo del capítulo anterior he mencionado en varias ocasiones el modelo
de explicitación progresiva del conocimiento, de conversión de las
representaciones implícitas en explícitas, postulado por DIENES y PERNER (1999),
para quienes, adoptando un enfoque propio de la psicolingüística, conocer
266
implica adoptar una actitud proposicional con respecto a una representación, que
según ellos tiene diversos componentes que deben irse explicitando según un
orden jerárquico establecido. En concreto, una actitud proposicional requeriría
explicitar de modo progresivo, y por este orden, el contenido u objeto de la
representación (la parte del mundo a la que se refiere), la actitud (la relación
epistémica que mantenemos con ese contenido, su relación con otros contenidos
representacionales, su contexto representacional) y el sujeto agente (soy yo o
eres tú quien tiene esa representación). Además, estos tres aspectos se
explicitarían en una secuencia o jerarquía dada, diferenciando así tres niveles de
explicitación: “un conocimiento es ‘plenamente explícito’ cuando todos sus
aspectos se representan explícitamente, es ‘de actitud explícita’ cuando se hace
explícito todo hasta la actitud, y ‘de contenido explícito’ si todos los aspectos del
contenido se representan explícitamente” (DIENES y PERNER, 1999, pág. 740).
De esta forma, mantener una actitud representacional —o conocer en un
sentido estricto— implicaría, de acuerdo con la naturaleza lingüística del modelo,
hacer explícito que alguien (agente) predica algo (actitud) sobre alguna cosa
(objeto). Conocer implica hacer explícito no solo aquello que se conoce (por ej.,
el contenido de este libro o de este apartado) sino la actitud desde la que se
conoce (el contexto, la perspectiva en la que usted se ha acercado a este libro) y,
finalmente, la agencia que conoce, aquel que mantiene esa actitud o perspectiva
(por ej., cómo su identidad como aprendiz, lector o profesional está influyendo
en su modo de leer o aprender de este libro; o cómo mi propia identidad o mi
historia profesional y personal afecta a mis propósitos cuando escribo estas
líneas). Uno tendrá un conocimiento más profundo de una situación (sea la
lectura de este libro o el último conflicto en sus relaciones de pareja) cuando sea
capaz de explicitar no solo su contenido u objeto (qué se sostiene en este
apartado o en el Capítulo IV o en qué consistió exactamente la última discusión,
qué sucedió), sino también la actitud o perspectiva desde la que se obtiene esa
visión del objeto (el diálogo entre las metas mías como escritor y las suyas como
lector, ser capaz de identificar la perspectiva propia y diferenciarla de otra,
comenzar a ver el mismo objeto desde varias perspectivas, cómo se sintió usted
en esa situación conflictiva, pero también cómo se sintió su pareja, cuáles son las
perspectivas en conflicto o diálogo) y finalmente la propia identidad o agencia
cognitiva (conocer mi trayectoria profesional explica y contextualiza lo que
escribo y cómo lo escribo, al tiempo que genera nuevas trayectorias en mi
escritura, de la misma forma que conocer sus metas, sus estilos de lectura y su
historial de aprendizaje, ayudará a comprender cómo está abordando usted la
lectura de este libro; igualmente ese conflicto en la relación de pareja tiene
también tras de sí una historia, o más bien dos historias, con su pasado y su
futuro, cuyo conocimiento o explicitación ayuda a entender su significado y sus
267
consecuencias).
Según este modelo, adquirir conocimiento requeriría por tanto una progresiva
explicitación de los componentes de esa “actitud proposicional”, que seguiría una
determinada secuencia, de modo que resulta más fácil explicitar el objeto, que
solo requiere una conciencia “aquí y ahora” del momento y objeto presente
(CARRUTHERS, 2000; DAMASIO, 1999), por lo que con certeza la explicitación de
objetos no sería exclusiva de la mente humana. Pero si solo se explícita este
componente no solo no nos encontramos ante un conocimiento pleno sino ni
siquiera ante una actividad epistémica propiamente dicha, dirigida a generar
conocimiento, que exigiría al menos la explicitación de la actitud, de la relación
que mantenemos con el objeto de aprendizaje. Explicitar solo el objeto remite
más bien a una actividad pragmática, enfocada únicamente a obtener un objeto
o contenido de aprendizaje concreto (KIRSH y MAGLIO, 1994). Si usted se limita a
intentar aprender las propiedades del aprendizaje explícito según la reciente Tabla
7.1 (pág. 261), sin intentar relacionarlas entre sí o con otros conocimientos que
usted haya adquirido, si no las invita a entrar a la nave de las
metarrepresentaciones para conocer a otras representaciones y dialogar con ellas,
si no hace un contraste de actitudes o perspectivas representacionales,
difícilmente podemos hablar de que está abordando esta lectura con metas
epistémicas, sino posiblemente solo con la ansiedad pragmática, y poco
recomendable, de tener que leer este texto para su próximo examen. Explicitar la
actitud implica conocer la relación de ese objeto con otros objetos —relacionar
esa representación con otras representaciones en otros momentos o en otros
contextos, buscar en el atestado almacén de nuestras representaciones otras
similares, evocarlas de modo intencional, relacionar este texto o esta idea de la
explicitación progresiva con otras ideas, estudios o contextos; relacionar ese
conflicto de pareja con otras situaciones conflictivas o no desde las que
comprenderla, intentar verlo desde otro ángulo de la nave de las
metarrepresentaciones.
Esta capacidad de explicitar la perspectiva, de situar mi representación en el
espacio y en el tiempo, pero también de relacionarla con otras representaciones,
en lugar de limitarse a activar, por procesos asociativos, aquellas otras
representaciones que tienden a coocurrir con ella, como en el caso del
aprendizaje asociativo, parece ser ya un rasgo diferencial del aprendizaje
humano. Como señala DAMASIO (1999, pág. 141 de la trad. cast., énfasis del
autor) se trata de “ver la conciencia en función de dos actores, el organismo y
el objeto, y en función de las relaciones mantenidas por esos dos actores. De
repente, la conciencia pasó a consistir en formar conocimiento sobre dos hechos:
el hecho de que el organismo está implicado en la relación con un cierto objeto,
y el hecho de que el objeto de tal relación origina un cambio en el organismo”.
268
Adquirir conocimiento requiere por tanto representar la relación que ciertos
objetos (es decir, ciertas representaciones) mantienen con otros objetos (o
representaciones). Pero más allá de ello, de acuerdo con DIENES y PERNER (1999),
y con el propio DAMASIO (1994, 1999) implica representarse la propia identidad,
un sentido del yo, que nos permite hilar, con el inestimable apoyo de los
sistemas culturales de representación, un sentido de la propia identidad, ligado a
una agencia cognitiva, a representarnos a nosotros mismos a través de esas
diferentes actitudes representacionales (POZO, 2011).
DIENES y PERNER (1999) han intentado mostrar cómo su modelo da cuenta de
múltiples tareas psicológicas (teoría de la mente, disociaciones de la memoria en
la amnesia, producción y comprensión del lenguaje, etc.). Asimismo otros autores
han mostrado cómo este modelo puede ayudar a comprender mejor cómo
aprendemos las personas en diferentes contextos. Así, se ha usado para explicar
las funciones de los sistemas externos de representación en la reconstrucción de
la mente (PÉREZ ECHEVERRÍA, MARTÍ y POZO, 2010; PÉREZ ECHEVERRÍA y SCHEUER,
2009), en términos de extensión (centrada en el objeto), modificación (actitud) y
reconstrucción (agencia), tal como hemos visto en el capítulo anterior (ver Tabla
6.8, pág. 259), por lo que no abundaré aquí sobre ello. O también para dar
cuenta de los niveles o tipos de lectura (POZO, 2001), o de cómo las personas
interpretan las gráficas (PÉREZ ECHEVERRÍA y cols., 2010, 2013), del mismo modo
que podría servir para dar cuenta de los niveles en la interpretación de las
partituras musicales, desde la centración en las notas (objetos), a la búsqueda de
relaciones y patrones rítmicos que organizan o estructuran esas notas (actitud),
hasta situar esa obra en el contexto histórico y musical del compositor y en el de
la propia agencia personal del intérprete (CASAS y POZO, 2008; LÓPEZ-ÍÑIGUEZ y
POZO, 2014a; MARÍN, PÉREZ ECHEVERRÍA y HALLAM, 2012). Pero también puede dar
cuenta de cómo las personas se representan su propio aprendizaje en forma de
teorías implícitas, como veremos más adelante en este mismo capítulo. Tanto en
los niños (LÓPEZ-ÍÑIGUEZ y POZO, 2014b; SCHEUER, DE LA CRUZ y POZO, 2010;
SCHEUER y cols., 2006a), como en los adultos, incluidos los profesores de esos
mismos niños (MARTÍN y cols., 2014; POZO y cols., 2006) las teorías más simples
centran el aprendizaje solo en la apropiación del objeto (teoría directa), para
progresivamente ir asumiendo la importancia de los procesos cognitivos
mediante los que se procesa ese objeto (actitud en la teoría interpretativa) hasta,
en las versionas más elaboradas, concebir el aprendizaje como un proceso de
construcción de la propia mirada del aprendiz (teoría constructiva que identifica
al aprendiz como agente de su propio aprendizaje). También ayuda a entender el
aprendizaje estratégico, con su progresiva construcción de estrategias y estilos
de aprendizaje bajo una gestión metacognitiva (por ej., MATEOS, 2001; POZO,
MONEREO y CASTELLÓ, 2001; POZO y POSTIGO, 2000). O la propia construcción de la
269
identidad personal (POZO, 2011), de la que se ocupa más adelante el apartado
centrado en el cambio personal, desde la forma más simple de vivir y sentir la
identidad, un yo plenamente presente aquí y ahora, un estado subjetivo y
consciente indivisible pero discontinuo, que se concibe sin embargo como algo
estable, único y objetivo (objeto), pasando por el reconocimiento de múltiples
identidades personales en función del contexto, la situación o la perspectiva
(actitud), hasta alcanzar su integración jerárquica en un sentido del yo complejo,
un sentido de la agencia personal en el que la representación del yo se asume,
en palabras de DAMASIO (1994, pág. 211 de la trad. cast.) como “un estado
biológico reconstruido repetidamente”, o si se prefiere también como un estado
cultural reconstruido repetidamente. El yo complejo así concebido sería una
continuidad construida a partir de discontinuidades múltiples (ROSETTI y
REVONSUO, 2000b), de tal forma que promover el cambio personal requiere ir
atravesando esos diversos niveles de explicitación de la propia identidad (POZO,
2011), algo que, según el modelo de DIENES y PERNER (1999), conlleva todo acto
de conocimiento pleno, de forma que la explicitación de los componentes de
todo aprendizaje solo será completa cuando tomemos conciencia de nuestra
propia identidad, en forma de estados representacionales implícitos o
subyacentes a nuestros actos pragmáticos. Cuanto más profundicemos en esa
explicitación (del contenido a la actitud y de ésta a la agencia) más profundo es
el cambio, más nos modifica el aprendizaje. ¿Pero cuáles son los procesos
mediante los que profundizamos en esa explicitación?
Los procesos de explicitación
Dado el carácter compulsivo del sistema cognitivo implícito, que está
continuamente activo, asociando representaciones entre sí, y dada la capacidad
limitada de procesamiento consciente de la mente humana, para que en ese
espacio tan limitado —el altar de la conciencia en la nave de las
metarrepresentaciones— pueda activarse una representación específica o
concreta de modo explícito, es necesario ejercer algún tipo de control por
procesos explícitos sobre el flujo continuo de representaciones implícitas que
genera nuestra mente primaria. En su forma más simple, el control del tráfico
cognitivo implica bloquear o inhibir ciertas representaciones para dar paso a otras
mediante un proceso de supresión representacional, cuya lógica sigue siendo la
de los procesos asociativos, ya que no permite aún generar nuevo conocimiento,
sino solo aumentar o reducir la probabilidad de usar el ya disponible. Un proceso
más elaborado, y con mayor potencia epistémica, es la suspensión
representacional, que implica combinar en todo o en parte dos o más
representaciones para generar a partir de ellas una nueva representación explícita
o un conocimiento. Y finalmente un tercer tipo de proceso implica la
270
redescripción representacional, por la que una representación ya presente se
traduce o recodifica en un nuevo formato representacional con mayor potencia,
de forma que genera nuevos significados que reconstruyen a los anteriores.
Veamos por tanto estas tres formas de aprender sobre nuestras representaciones
implícitas, que implicarían diferentes niveles de explicitación, de complejidad
creciente y con resultados también más amplios o profundos para la adquisición
de conocimiento y el cambio personal.
Supresión representacional
El proceso explícito más básico es la supresión o inhibición de
representaciones. La función básica de descontextualización, de ir más allá del
aquí y ahora, de las representaciones explícitas no sería posible sin la capacidad
de inhibir, en todo o en parte, la activación de las representaciones inducidas por
el contexto. Según GLENBERG (1997), la supresión sería necesaria tanto para el
recuerdo o memoria explícita —que implica suprimir o inhibir algunos elementos
presentes en el ambiente físico activando en su lugar representaciones explícitas
del pasado, de lo ausente, internamente generadas— como para la predicción y
planificación de acciones futuras —que implica también anticipar sucesos
posibles, generar representaciones internas en lugar de los estímulos presentes—
así como para la comprensión del lenguaje —que requiere con frecuencia evocar
significados y construir modelos de la situación con elementos tomados de la
propia memoria explícita—. Sin suprimir otras representaciones activas no se
podría mantener activa la representación de un suceso en ausencia del estímulo
o contexto con el que está vinculada. Algunas de las funciones esenciales de la
conciencia requieren de hecho este mecanismo inhibitorio que impide la entrada
a la nave de las metarrepresentaciones de ciertos cambios estimulares para
favorecer la evocación de otras imágenes o contenidos. El mecanismo de
supresión implicaría la inhibición —o desactivación— de representaciones
presentes, de la información procedente del mundo físico, y su sustitución por
otras representaciones activadas internamente. Esta supresión proporciona una
cierta independencia cognitiva con respecto al entorno, ya que permite manipular
representaciones de sucesos en ausencia de estos.
Todos hemos vivido la experiencia fenomenológica de que hay actividades
cognitivas o tareas en las que para ser eficaces debemos suprimir explícitamente
otras representaciones ya que de lo contrario la representación implícita y
encarnada interferiría en nuestras metas. Así en ocasiones cuando tenemos que
realizar una operación compleja y esforzada, por ejemplo un cálculo exigente o
recordar un dato preciso, como la matrícula de nuestro coche, cerramos los ojos
para evitar que la interferencia de otros estímulos active otras representaciones
que reduzcan nuestra capacidad de procesamiento. También en ocasiones
271
debemos mordernos la lengua, o mirar para otro lado, con el fin de evitar la
posible tentación que nos suponen otras representaciones alternativas. En suma,
evitamos acciones que distraigan la asignación de los recursos atencionales a
otras tareas. Este control inhibitorio de la atención es una de las funciones de la
memoria de trabajo (BADDELEY, 1986) o de las funciones ejecutivas desplegadas
en esa nueva nave central de las metarrepresentaciones que son los lóbulos
frontales, y de hecho está vinculada a otras funciones ejecutivas típicas de la
corteza prefrontal (GOLDBERG, 2001; ROBERTS y PENNINGTON, 1996): “el control
inhibitorio es un componente central de la función ejecutiva y generalmente está
enfocado a la habilidad de inhibir o demorar activamente una respuesta
dominante para alcanzar una meta fijada” (MORASH, RAJ y BELL, 2013, pág. 990).
Tanto el funcionamiento cognitivo explícito en general, tal como lo
caracterizamos en el Capítulo Primero, en su diversas variantes (recuerdo,
intencionalidad, atención compartida, planificación, supervisión, imitación diferida,
etc.), como el aprendizaje explícito en particular serían imposibles sin ese control
inhibitorio, sin la capacidad de suprimir ciertas representaciones para activar
otras. Podemos asegurar que sin estos mecanismos de supresión no habría
conocimiento, como explicitación de representaciones, ya que sin esta supresión
solo es posible representarse el objeto presente y por tanto no pueden
reconstruirse otras posibles relaciones o actitudes representacionales con
respecto a ese mismo objeto. Así, en lugar de atender solo a las “voces” de esas
representaciones implícitas, a la intensidad encarnada de su activación
ascendente, se debe tener en cuenta su significado conceptual, o sea su relación
con otras representaciones y sus consecuencias futuras. O como dice GLENBERG
(1997, pág. 7), “hemos desarrollado, al servicio de la predicción, la habilidad de,
si no ignorar, al menos suprimir la contribución primordial del entorno real a la
conceptualización”.
Aprender a inhibir o controlar es un logro evolutivo significativamente tardío
tanto en la filogénesis como en la ontogénesis. Ya en el Capítulo III (Tabla 3.3
en la página 103) vimos cómo el control inhibitorio es solo parcial en otros
primates no humanos. Igualmente los bebés y los niños pequeños no pueden
inhibir o suprimir representaciones de forma intencional (MORASH, RAJ y BELL,
2013). Un bebé no puede inhibir su tendencia compulsiva a chupar cualquier
objeto, sea el pezón de la madre, un chupete o su propio pie, de hecho no
puede inhibir alegrarse o excitarse cuando se le acerca ese muñeco tan
estimulante agitando todo su cuerpo, pies, manos, cabeza, todo. Una prueba
típica para medir las funciones ejecutivas con los niños en edad preescolar es ver
en qué medida son capaces de demorar o retrasar la obtención de un premio o
un refuerzo, renunciando a uno menor que se recibiría al instante para obtener
más tarde uno mayor (CASEY y cols., 2011; MISCHEL, SHODA y RODRÍGUEZ, 1989).
272
La capacidad de demorar o suprimir explícitamente esa gratificación parece estar
muy disminuida en los niños hiperactivos (BARKLEY, 1997) al tiempo que parece
relacionarse con la evitación de conductas de riesgo durante la adolescencia
(ROMER y cols., 2010). De hecho, los lóbulos frontales son las estructuras
cerebrales que más tardíamente maduran, ya que no se desarrollan y mielinizan
hasta bien avanzada lo que para nosotros, no casualmente, es la mayoría de
edad legal, a partir de 18-20 años, de forma que las conductas de riesgo
típicamente adolescentes se explicarían al menos en parte por su aún incompleto
control inhibitorio.
Por tanto, cuando esa capacidad de suprimir explícitamente está dañada por
una lesión o cuando no está aún construida (en ciertos animales, pero también,
como vemos, en las edades tempranas del desarrollo cognitivo humano), el
procesamiento cognitivo implícito está controlado por los estímulos, por el
ambiente, por las vías ascendentes, de acuerdo con la historia natural de ese
organismo con ese ambiente. Muchos trastornos cognitivos, como el síndrome de
Tourette o el propio autismo, conllevan una hipersensibilización a ciertas
propiedades de los estímulos, como si todas las vías de entrada del sistema
cognitivo estuvieran plenamente abiertas, sin ninguna restricción (ver por ej., los
impresionantes casos relatados por GOLDBERG, 2001, o SACKS, 1985, 1995).
COSMIDES y TOOBY (2000) sugieren que algunas de estas disfunciones están
relacionadas con una reducción de los niveles de dopamina, aquel
neurotransmisor cuya funciones euforizantes conocimos en el Capítulo IV, pero
que tiene también otra función paradójica, la de la inhibición o supresión de
representaciones, y sostienen que los sistemas de inhibición química son también
más recientes evolutivamente y más frecuentes en las zonas más evolucionadas
del cerebro, mientras que los sistemas excitatorios predominarían en las
estructuras más antiguas. En todo caso, desde una perspectiva neurofisiológica,
la reducción de las funciones dopaminérgicas en ciertas estructuras cerebrales,
como por ejemplo los ganglios basales, parece estar en la base de las “rutinas
inconscientes fijas y rígidas que se imponen sobre la conciencia” (EDELMAN y
TONONI, 2000, pág. 230 de la trad. cast.) en trastornos tales como la enfermedad
de Parkinson o síndromes obsesivo-compulsivos.
Este proceso de supresión representacional supone por tanto un ejemplo claro
de esa continuidad entre los procesos implícitos y explícitos que se defendía unas
páginas atrás, unida también a una discontinuidad en el marco de la hipótesis de
la reinterpretación (POVINELLI, BERING y GIAMBRONE, 2000). El funcionamiento
implícito se apoya también en procesos inhibitorios de naturaleza automática,
que regulan a ese nivel el tráfico de señales en las redes neuronales no solo en el
cerebro humano sino en el del resto de los animales. Pero la especie humana
posee la capacidad de acceder de forma explícita a esos mismos procesos,
273
pudiendo controlar así de forma intencional la inhibición o supresión de ciertas
representaciones. De este modo, tal como señalara GOODWIN (2002), la supresión
representacional está ya de alguna manera prefigurada en los procesos de
inhibición automática de la mente primaria, con todos sus neurotransmisores y
sus circuitos neuronales o, si se prefiere así, los procesos explícitos convierten en
deliberadas e intencionales funciones y representaciones inicialmente implícitas,
pero al hacerlo las transforman ya que las usan para nuevas metas y funciones,
ya no sometidas del todo a las presiones del ambiente o de cómo el cuerpo se
representa el ambiente. De hecho, una función esencial de los procesos explícitos
es amortiguar, mediante la supresión representacional, la fuerza de las
impresiones sensoriales, de las representaciones encarnadas, o como dice DONALD
(2001), actuar de amplificador de las propias representaciones internamente
generadas con el fin de combatir el ruido producido por el mundo exterior en
nuestra mente. Es por tanto una nueva forma, aún más potente, de combatir la
entropía del mundo, el último dispositivo generado por la evolución para producir
la forma más potente de “entropía negativa”, el conocimiento. Se trata por
consiguiente de una conquista cognitiva esencial, que define la evolución de los
sistemas cognitivos, más eficaces y complejos cuanto más autónomos son con
respecto al ambiente, ya que eso permite conductas más flexibles y por tanto
mayor capacidad de adaptación a ambientes nuevos, no programados. La
adquisición de conocimiento y el cambio personal requieren sin duda la supresión
o control de representaciones implícitas previamente adquiridas.
Pero se trata de una función muy costosa desde el punto de vista cognitivo.
Suprimir una idea o pensamiento, y no digamos una emoción, requieren un gran
esfuerzo cognitivo, forman parte de los rasgos esforzados de la mente explícita
según KAHNEMAN (2011). Como veíamos en su momento, las funciones ejecutivas,
y en general el procesamiento explícito, consumen muchos recursos cognitivos,
De hecho, el ejercicio continuado de ese control inhibitorio, de la supresión
representacional, produce lo que se ha dado en llamar un “agotamiento del ego”.
BAUMEISTER y cols. (1998) mostraron en una serie de ingeniosos experimentos
que el esfuerzo de suprimir de modo consciente y deliberado una idea o
representación simple, por arbitraria que sea, bloquea o impide la ejecución
paralela de otras actividades cognitivas explícitas, por simples que sean estas
también. En esas tareas se daban instrucciones tan absurdas a los participantes
como evitar pensar en osos blancos mientras realizaban otra tarea, como por
ejemplo, codificar las expresiones emocionales de una persona que estaba siendo
entrevistada en un vídeo. Pues bien, esa inhibición o autorregulación consciente
disminuía el rendimiento en la segunda tarea. Efectos similares se han
comprobado cuando se requiere suprimir diferentes tipos de representaciones
implícitas, como pueden ser controlar las respuestas emocionales ante estímulos
274
desagradables, responder de forma educada ante un comportamiento grosero o
lograr relacionarse adecuadamente con personas sobre las que se tiene un
prejuicio. Igualmente se ha comprobado que el esfuerzo de supresión
representacional sostenido reduce la probabilidad de suprimir otras conductas,
como evitar comer demasiado chocolate, gastar impulsivamente o responder a
una provocación, de lo que se extraen varias conclusiones: que la supresión
representacional debe ejercerse de modo muy estratégico y selectivo —como
apuntara la tradición psicoanalítica, no podemos sostener nuestra conducta
desde una supresión o represión continua de nuestros impulsos—, que su
eficacia conductual es limitada, si no se acompaña de otros procesos explícitos
más sofisticados y, finalmente, que nos guste o no, como ya veíamos en la
Primera Parte del libro, la mayoría del tiempo estamos sometidos a la tiranía de
nuestra mente primaria, a la que no podemos controlar de forma explícita todo el
tiempo.
Dado que la vida social requiere aprender a suprimir o inhibir explícitamente
ciertas representaciones, las instituciones sociales, tanto en los espacios de
aprendizaje informal como formal (de cuyas diferencias trata en parte el Capítulo
VIII), están en buena medida “diseñadas” para controlar esas representaciones
implícitas, para civilizarlas o domesticarlas, en el sentido ya conocido de ejercer
un control sobre sus impulsos naturales, aunque para ello deban recurrir también
a otros procesos explícitos además de la supresión o inhibición de
representaciones. De hecho, tanto la socialización en la familia como la educación
formal e incluso algunas formas de terapia (por ej., WENZLAFF y WENGER, 2000)
están deliberadamente dirigidas a entrenar la supresión representacional como un
mecanismo de aprendizaje. A los niños desde pequeños se les invita a ocultar
ciertas representaciones sobre los demás y sobre sí mismos; la escuela se
sustenta en buena medida, como veremos en el Capítulo VIII, en crear un
ambiente artificial, esforzado, en el que deben suprimirse los deseos e impulsos
propios para ser sustituidos por otras metas culturales muy alejadas de los
propios intereses; y buena parte de las intervenciones clásicas desde la
modificación de conducta se han basado en la extinción o supresión de ciertas
conductas, ideas o impulsos, y su sustitución por otras más eficaces.
Sin embargo, si bien la supresión representacional es un proceso necesario
para la adquisición de conocimiento y el cambio personal, parece claramente
insuficiente para ejercer por sí solo ese control, en contra de lo que creen
algunos autores (por ej., DEHAENE y NACCACHE, 2001; GLENBERG, 1997). Así, por
ejemplo en una revisión de los usos de la “supresión de ideas” ante problemas
emocionales, interpersonales o de memoria, WENZLAFF y WENGER (2000)
concluyen que el mecanismo de supresión por sí solo, lejos de inhibir esas ideas,
tiende en muchos casos a reforzarlas. Igualmente en estudios sobre el cambio de
275
estereotipos sociales, se ha comprobado que las instrucciones para inhibirlos o
suprimirlos, aunque a corto plazo puedan reducirlos, pueden llegar a incrementar
la fuerza de esos estereotipos a más largo plazo (GAWRONSKI y BODENHAUSEN,
2006; MACRAE y cols., 1994), posiblemente debido al mencionado efecto de
agotamiento o reducción de esa supresión como consecuencia de su costo
cognitivo. Cuanto más apretamos el muelle más probable es que salte por los
aires cuando retiremos la presión. Igualmente, las investigaciones realizadas en
otro dominio diferente, como el aprendizaje de la ciencia, que requiere combatir
de alguna forma las representaciones implícitas en que se sustenta, según
veíamos en el Capítulo V, nuestra física intuitiva, han mostrado que los métodos
dirigidos a eliminar ciertas misconceptions o ideas erróneas (como por ej., que la
materia es continua, o que todo movimiento está causado por una fuerza) han
fracasado por completo (DUIT, 1999), de forma que el llamado cambio
conceptual, al que se dedica más adelante todo un apartado, no puede
entenderse como la mera sustitución de un conocimiento por otro (POZO, 2002,
2007b), sino que requiere mecanismos de adquisición de conocimiento más
complejos que deben implicar la relación o integración entre esos diferentes
conocimientos por procesos de aprendizaje explícito más elaborados, como la
suspensión o la redescripción representacional (POZO, 2003; POZO y GÓMEZ
CRESPO, 1998).
De hecho, la supresión representacional está más cercana a la cultura del
aprendizaje asociativo y como consecuencia solo puede generar aprendizaje a
través del éxito, por lo que la mera supresión o reducción de una conducta o una
representación difícilmente producirá verdaderos cambios. Como veremos en un
próximo apartado, la función de supresión se corresponde con el ya mencionado
aprendizaje por crecimiento, que da cuenta del incremento o reducción de la
probabilidad de activación de las representaciones disponibles, y como tal es
plenamente compatible con la tradición asociativa. Veíamos en el Capítulo IV que
el aprendizaje asociativo explica cómo se consolidan las conductas o
representaciones que tienen éxito —que van seguidas de consecuencias
deseables— y cómo se suprimen o extinguen los fracasos cognitivos, pero
difícilmente explica cómo surgen conductas o representaciones nuevas cuando
las anteriores han fracasado, si no es mediante procesos aleatorios o por
instrucción externa. En cambio, las teorías basadas en la construcción explícita de
conocimientos se basan precisamente en procesos que permiten reconstruir esas
representaciones a partir de su historia de éxitos y fracasos anteriores.
La supresión solo asegura la sustitución de una representación implícita por
otra explícita en las situaciones más simples, cuando existe una alternativa
disponible, fuertemente activa, pero resulta insuficiente cuando están implicadas
representaciones implícitas profundamente encarnadas, con potentes
276
affordances, en las que por más que cerremos los ojos o miremos para otro lado,
acabamos haciendo normalmente “lo que nos pide el cuerpo”. En este sentido es
muy sugerente la propuesta de REBER (1993) según la cual cuanto más antiguo o
primitivo es un sistema cognitivo más difícil es controlarlo o suprimirlo
conscientemente. Así, podemos ocultar nuestras emociones con más facilidad
cuando redactamos una carta que en una interacción personal; e incluso en esa
situación de comunicación oral será más fácil ocultar esas emociones si hablamos
por teléfono que cara a cara, ya que es más fácil inhibir la expresión verbal de
nuestras emociones que su expresión facial. De hecho, no parece que suprimir, o
si se quiere reprimir, las representaciones implícitas o inconscientes sea la mejor
manera de controlarlas (CLAXTON, 2005). Se necesitan otros procesos que ayuden
a construir representaciones alternativas. Uno de esos procesos, sutilmente
diferente del anterior, es la suspensión representacional, que, en lugar de
centrarse en inhibir el objeto, genera nuevas actitudes representacionales con
respecto a él, lo que permite explicitar nuevos componentes y por tanto adquirir
nuevos conocimientos.
Suspensión representacional
La supresión, aunque genera nuevas funciones representacionales más allá de
los procesos de inhibición automática en que se apoya, tiene dos grandes
limitaciones para el aprendizaje. La primera es que la supresión o represión
permanente de nuestras representaciones más arraigadas o encarnadas es un
esfuerzo inútil, ya que dado su alto valor pragmático es muy posible que sigan
teniendo éxito por más que nosotros no queramos. La segunda limitación es que
por supresión no puede adquirirse ninguna representación o conducta
verdaderamente nueva, que no estuviera ya en el repertorio del organismo. El
aprendizaje explícito, en la medida en que se oriente a la innovación, a la
adquisición de conocimiento o al cambio personal, precisa de otros procesos más
complejos que mediante la reorganización de nuestras representaciones implícitas
o encarnadas nos ayude a obtener una representación más compleja del mundo
con el fin de afrontar aquellas nuevas situaciones para las que nuestras
representaciones encarnadas e implícitas son insuficientes o inconvenientes.
Según el modelo de DIENES y PERNER (1999) antes descrito, para lograr
representaciones más complejas, un mayor conocimiento, debemos hacer
explícito no solo el objeto o contenido de la representación sino también la
propia actitud o forma en que nos relacionamos con él. Un modelo muy
sugerente de cómo puede tener lugar esta construcción de nuevas actitudes
representacionales, ya plenamente epistémicas, con respecto a los objetos —o
mejor con respecto a nuestra representación encarnada de ellos— es el modelo
de suspensión representacional desarrollado en sus últimos trabajos por Ángel
277
RIVIÈRE (2003a; RIVIÈRE y ESPAÑOL, 2002; RIVIÈRE y SOTILLO, 2003). A partir de las
ideas de LESLIE (1987), RIVIÈRE desarrolló toda una teoría, lamentablemente
inacabada, sobre el origen de los símbolos, o si se prefiere sobre cómo un objeto
se convierte a través de la acción mental en símbolo, en vehículo de
conocimiento. Aunque la teoría de la suspensión representacional se ha aplicado
sobre todo a los fenómenos relacionados con el origen y construcción de la
teoría de la mente (RIVIÈRE, 2003a; RIVIÈRE y NÚÑEZ, 1996) sus posibilidades
explicativas alcanzan también a otros fenómenos psicológicos, incluidos los
procesos de aprendizaje explícito para la adquisición de conocimiento y el cambio
personal.
A diferencia de la supresión o inhibición completa de una representación,
suspender es “dejar algo sin efecto… hacer que deje de regir algo: bien los
efectos materiales de las acciones, o las propiedades literales del mundo, o el
significado aparente de un enunciado o de una representación simbólica” (RIVIÈRE
y ESPAÑOL, 2002). La suspensión implicaría por tanto suprimir parcialmente una
representación sustituyendo alguno de sus componentes por otra función o
significante, de modo que, a diferencia del mecanismo de supresión, la
suspensión conduce a una combinación o integración de representaciones y por
tanto da lugar a una nueva representación que no estaba en el repertorio
representacional previo, abriendo así la puerta a la innovación y al aprendizaje de
nuevos contenidos. De hecho, la suspensión podría tener su origen en los
propios mecanismos de inhibición o supresión: “las primeras formas de
supresión se producen en la acción misma de los niños con el objetivo
de crear significantes interpretables. Esas primeras formas de suspensión
no son sino adaptaciones humanas de patrones que ya se producen en los
mamíferos, tal como destaca BATESON (1955), en patrones tales como el juego y
las luchas ritualizadas. Implican ‘dejar en el aire’, (‘entrecomillar’) una acción de
forma que deje de tener los efectos que le son propios, al impedirse su
terminación o disminuirse su intensidad” (RIVIÈRE, 2003a, pág. 227, énfasis del
autor).
RIVIÈRE (2003a) diferencia cuatro niveles de suspensión de complejidad —o en
nuestros términos explicitación— progresiva, desde los gestos deícticos iniciales,
en el primer nivel, hasta la construcción de las metarrepresentaciones (o en los
términos aquí empleados, conocimiento pleno) en el cuarto nivel (ver Tabla 7.2).
Como puede verse, de acuerdo con los niveles de construcción de la mente
simbólica de DONALD (2001), pero también de la distinción tradicional de BRUNER
(1966), esos niveles transcurren desde la acción episódica y la mímesis al
símbolo, para alcanzar finalmente las metarrepresentaciones. En un primer
momento hay acciones suspendidas, en las que algunos de sus componentes se
suprimen o son sustituidos por otros (como la conducta del bebé de estirar el
278
brazo y la mano para alcanzar un objeto que acaba convirtiéndose en la
conducta de señalar al objeto para que alguien se lo acerque), pero en un
segundo nivel esas acciones suspendidas comienzan ya a formar parte de
patrones de interacción con los objetos mediados por las personas y por tanto
imbuidos ya de un cierto contenido cultural, en forma de “símbolos enactivos”,
como el niño de dieciocho meses que se acerca a un adulto con un mechero en
la mano, por supuesto apagado, se lo enseña y sopla. “Soplar al aire mientras se
muestra el objeto es, de nuevo, una acción suspendida. Una acción que es
significante precisamente en tanto que no es eficiente: el soplido del niño no
apaga nada… es un mecanismo que permite una actividad semiótica que permite
representar lo que no está presente aún (en este caso quizá la acción de
encender-apagar el mechero, que constituye el deseo del niño o la ‘declaración
enactiva’: ‘¡papá, este es un objeto de los que se encienden y apagan!’” (RIVIÈRE
y SOTILLO, 2003, pág. 197). Tal vez sea interesante recordar aquí cómo cierto tipo
de neuronas espejo, presentes solo en los humanos por lo que hasta ahora
sabemos (IACOBONI, 2008), permiten desligar la representación de las acciones de
sus contextos de producción, algo esencial en este proceso progresivo de
suspensión representacional.
Tabla 7.2. Niveles de suspensión representacional o semiótica según Ángel RIVIÈRE
(adaptada de BAQUERO , 2001)
Nivel
Fuente
Producto semiótico
Primero
9-11 meses
Preacciones.
Gestos deícticos.
Protoimperativos.
Protodeclarativos.
Segundo
12-18
meses
Acciones instrumentales culturalmente
situadas.
Juego funcional: símbolos enactivos, motivados e
idiosincráticos.
Tercero
18 meses
Propiedades habituales de los objetos.
Juego de ficción.
Simbolización con sustituciones y transformaciones.
Representaciones simbólicas como tales.
Simbolización metafórica.
Metarrepresentaciones.
Noción de falsa creencia.
Intensionalidad.
Cuarto
4 años
medio
y
Pero a nuestros efectos es de especial relevancia el tercer nivel de “suspensión
semiótica”, ya que en él nos encontramos por primera vez, a partir del año y
medio o los dos años, con una representación explícita no solo del objeto sino
también de la actitud, en el sentido de DIENES y PERNER (1999), que permite ya
los inicios de una actividad cognitiva simbólica: “Se produce un tercer nivel de
suspensión semiótica en la medida en que los objetos ‘se despegan’ de las
acciones que les son aplicadas característicamente... Así se define en el niño una
279
capacidad progresivamente interiorizada de representación de mundos simulados,
que se acompaña de la discriminación autoconsciente, cada vez mayor, de la
diferencia entre las representaciones internas ‘serias’ y las ‘simuladas’, tanto en la
propia mente como en las de otros” (RIVIÈRE, 2003a, pág. 228). Una niña de dos
años que finge dar de comer a su padre con una cuchara llena de arena se
asustará cuando vea volver la cuchara vacía (¡si era arena!), ya que es capaz de
construir explícitamente nuevas representaciones del objeto, cuyas propiedades
encarnadas se suspenden y se sustituyen por otras propiedades (“la arena es
puré”, por supuesto la comida que más odia la niña) tomadas del “mundo
interior” de la niña, donde todas las representaciones (la de la arena presente y
la del maldito puré presente tantas noches) convergen. De esta forma, la
suspensión no se limita ya, como la supresión, a inhibir la activación de una
representación, sino que puede generar representaciones genuinamente nuevas
en forma de nuevas actitudes (acciones) con respecto a los objetos, que
suspenden las propiedades (encarnadas e implícitas) del mundo real.
Pero la nueva representación (actitud) no sustituye a la representación
encarnada original. Construir una nueva actitud o acción en relación con un
objeto (y por tanto una nueva representación de él) no puede suponer
abandonar las actitudes (o representaciones) anteriores con respecto a ese
objeto. La arena debe seguir siendo arena, pero también puede llegar a ser puré
o la almena de una fortaleza. Adquirir conocimiento no supone tanto inhibir
representaciones, restar, sino más bien construir nuevas representaciones
alternativas, multiplicar nuestras posibles relaciones con los objetos (POZO,
2003). Pero también supone, como subraya RIVIÈRE (2003a), hacerse consciente
de esas múltiples representaciones o actitudes con respecto a los objetos, es
decir conocerlas: “Los niños desarrollan un cuarto nivel de suspensión, que se
caracteriza por la capacidad de dejar en suspensión las representaciones
mismas. Esa sería la base cognitiva exigida por la tarea de la falsa creencia. La
que permite al niño ‘despegar’ las representaciones de sus referentes, reconocer
al tiempo la relativa autonomía de las representaciones con respecto a las
situaciones y su dependencia de las fuentes de acceso perceptivo. Desarrollar, en
sentido estricto, la noción implícita de creencia como representación virtualmente
verdadera o falsa (pues solo es una creencia aquella representación que tiene el
potencial de ser falsa)” (RIVIÈRE, 2003a, págs. 228-229, nuevamente énfasis del
autor).
En este cuarto nivel de suspensión representacional se accedería al
conocimiento pleno de DIENES y PERNER (1999), entendido como un sistema
explícito de representaciones sobre representaciones, o metarrepresentaciones, y
con él a la teoría de la mente, pero también a la mentira, la metáfora y tantas
otras competencias mentalistas. De esta forma, el proceso de suspensión
280
progresiva de las representaciones (inicialmente implícitas y encarnadas) hace
posible su descontextualización progresiva, su creciente independencia de las
affordances en el tiempo y el espacio mediante representaciones ya simbólicas
como las que caracterizan, según vimos en el capítulo anterior a partir de DONALD
(1991), a los procesos de enculturación sobre los que se construye propiamente
la mente humana (POZO, 2001). De hecho, el acceso explícito a nuestras propias
representaciones parece requerir algo más que suspender o ajustar los
componentes de las representaciones implícitas. Precisa de nuevos vehículos y
soportes que den formato a esas representaciones ya parcialmente desligadas de
sus contextos originales y de sus restricciones encarnadas (un lápiz puede ser
ahora un avión para volver a ser dentro de un momento un lápiz). La
explicitación del conocimiento requiere, ya en el nivel de la suspensión
representacional, nuevos sistemas de representación que hagan posible ese
desacoplamiento progresivo con el mundo, sin por supuesto abandonarlo o
perder del todo el contacto encarnado con él, tal como señala el propio RIVIÈRE:
“los objetos que sirven de cauce o referente de la suspensión instrumental que
permite la creación de símbolos enactivos son objetos culturalmente investidos...
En este sentido, no se puede decir que los esquemas mismos que se dejan en
suspenso al crear semiosis enactiva sean en absoluto ‘naturales’; son muy por el
contrario esquemas culturalmente definidos y socialmente transmitidos” (RIVIÈRE
y SOTILLO, 2003, pág. 198).
Ya veíamos con TOMASELLO (1999) que el lenguaje en cuanto sistema de
representación es un facilitador extremadamente valioso de la adquisición de
conocimiento, en el sentido de que es sobre todo un sistema para adoptar o
representar perspectivas. Cuando la madre le dice al niño “mira qué grande” al
ver un elefante en el zoo, o el maestro explica a sus aprendices las diferencias
entre velocidad y aceleración, están representando, a través del lenguaje, ciertas
perspectivas del objeto (el elefante o el movimiento de los objetos) pero al
mismo tiempo suprimiendo otras y sustituyéndolas por otros rasgos o relaciones
no presentes como tales en el objeto. El lenguaje, como el resto de códigos
simbólicos, permite explicitar ciertas perspectivas, o actitudes, con respecto a los
objetos al tiempo que oculta otras. Muchos de los símbolos que componen el
lenguaje no se refieren a los objetos sino a nuestras relaciones (o actitudes)
hacia ellos (conjunciones, preposiciones, tiempos verbales, etc.). Pero el lenguaje
natural en cuanto código simbólico no es el único sistema que permite adoptar
perspectivas o actitudes epistémicas sobre los objetos, representándolos de
forma explícita el mundo y accediendo así a nuevos significados. En el capítulo
anterior vimos ya que hay otros sistemas de representación cultural que generan
un nuevo sentido del tiempo o del número o de la música que, según podemos
ver ahora, suspenden parte de las propiedades del objeto representado para así
281
generar nuevos significados. Otro buen ejemplo sería el dibujo, un sistema de
representación que los niños utilizan con frecuencia con fines epistémicos —para
intentar conocer el mundo y a sí mismos al dibujarlo— al menos hasta que
acceden al dominio de la lectoescritura (SCHEUER, DE LA CRUZ y POZO, 2010). Uno
de los objetos que con más frecuencia dibujan los niños —con esa función
claramente epistémica de conocerlo mejor— es la figura humana. Pero, como
muestra la Figura 7.1, los niños no se limitan a representar el objeto de forma
más o menos completa o eficiente sino que hay un proceso progresivo de
explicitación de la perspectiva desde la que se dibuja el objeto.
Figura 7.1. Dibujos de la figura humana realizados por niños entre 5 y 12 años (tomado de SC H E U E R ,
P O ZO , 2010, pág. 87).
DE LA
CRU Z y
Aunque los primeros dibujos infantiles sean claramente incompletos (por
ejemplo el primero por la izquierda), en ellos el niño intenta reflejar una
representación “realista” del objeto, no mediada aún de forma explícita por su
mirada o su intención comunicativa o expresiva. De hecho la evolución del propio
dibujo pasa por un crecimiento del repertorio (SCHEUER, DE LA CRUZ y POZO, 2010;
SCHEUER y cols., 2001), de los detalles (la segunda figura ya tiene manos, la
tercera dedos, ¡y pestañas!); solo a partir de la cuarta figura comienza a verse un
claro intento de representar la perspectiva, es decir la actitud desde la que se
dibuja (reflejada por ejemplo en la posición de los pies) que implica ya una clara
suspensión representacional, que elimina algunos componentes del objeto (las
manos en esa posición no son visibles), la adopción de una mirada propia sobre
ese objeto, claramente reflejada en el último dibujo, en el que todos los detalles
de la figura, sus elementos, están dispuestos en función de un objetivo global,
de una representación en movimiento que suspende una parte del objeto (por
ejemplo, todo el lado izquierdo de la figura deja de ser visible) con el fin de
obtener la representación deseada, que claramente ya no es el dibujo de una
persona sino de lo que hace esa persona o de cómo se la ve. De hecho, en el
propio Arte puede observarse cómo los códigos y sistemas de representación,
282
por ejemplo los lenguajes pictóricos, suponen una suspensión de las propiedades
de los objetos representados y su sustitución por formas de representación que
reflejan cada vez más la mirada del artista, y del propio espectador
(GOMBRICH,1959), hasta llegar al arte contemporáneo no figurativo en el que
directamente el lenguaje artístico acaba convirtiéndose en el propio objeto de
representación (KANDEL, 2012), en un claro ejemplo del proceso de redescripción
representacional que analizaremos a continuación.
Vemos por tanto que los sistemas de representación explícita generados por la
cultura, cuyas funciones para el aprendizaje se analizaban en el capítulo anterior,
son también sistemas para representar perspectivas o actitudes con respecto a
los objetos, de forma que el conocimiento, en cuanto actitud proposicional
(DIENES y PERNER, 1999), solo podría existir, compartirse y acumularse, en la
medida en que disponga de esos lenguajes o sistemas de representación que
permitan transformar la representación de los objetos mediante la suspensión de
algunos de sus componentes en forma de representaciones simbólicas que les
dotan de un nuevo significado, en el que el objeto adquiere propiedades
semióticas derivadas de su uso “figurado” o “simulado” (“entrecomillado” según
RIVIÈRE), como consecuencia de ese proceso de suspensión representacional. Un
ejemplo muy claro de ello es otro producto de la suspensión semiótica en el nivel
4 de la Tabla 7.2, como es el uso de metáforas y analogías. Recordemos que, en
un nuevo ejemplo del principio de reinterpretación (POVINELLI, BERING y GIAMBRONE,
2000), la mente primaria se representa el mundo implícitamente de forma
analógica, un rasgo que es recuperado en los procesos explícitos por medio de la
suspensión representacional, de forma que la representación de un objeto
conocido (A) se utiliza para representar otro menos conocido (B), mediante una
suspensión de parte de las propiedades del objeto B por las propiedades más
conocidas del objeto A. Por ejemplo, cuando la psicología cognitiva recurre a la
metáfora computacional para representar la mente humana, no está diciendo que
la mente sea un ordenador, sino que funciona como si lo fuera, de forma que se
dejan en suspenso algunos rasgos del objeto B (la mente humana) para ser
rellenados o completados con los rasgos conocidos del objeto A (el ordenador),
que dota así de un nuevo significado al funcionamiento cognitivo. De hecho,
como vimos en el capítulo anterior, la representación de la mente humana suele
tomar como metáfora la tecnología del conocimiento dominante en cada cultura
(DRAAISMA, 1995). Y como hemos visto también en el Capítulo III la metáfora
computacional trajo nuevos significados a la psicología pero también oscureció o
suspendió otras propiedades (los contenidos, la cultura y la conciencia) (POZO,
2001) cuya recuperación ha requerido una superación de aquella metáfora.
De hecho, el uso metafórico de las representaciones, su suspensión para
representar otros objetos y relaciones, para multiplicar sus significados, es una
283
propiedad inherente a todos los lenguajes o sistemas culturales de
representación (LAKOFF y JOHNSON, 1980, 1999), ya que en último extremo todo
lenguaje o código simbólico es una forma de suspender la realidad, como ya nos
anunciara Borges (1984, pág. 85) con su lucidez habitual: “Emerson dijo que el
lenguaje es poesía fósil; para comprender su dictamen, bástenos recordar que
todas las palabras abstractas son de hecho metáforas, incluso la palabra
metáfora, que en griego es traslación”. Así que no solo los poetas usan
metáforas, aunque algunas sean tan luminosas como cuando Luis CERNUDA se
refiere al arpa como “jaula de un ave invisible”, o como cuando en su Libro de las
preguntas NERUDA nos inquieta “¿por qué para esperar la nieve se ha desvestido
la arboleda? y “¿A quién le sonríe el arroz con infinitos dientes blancos?” Pero
para tranquilidad del célebre cartero de NERUDA, todos usamos al hablar y al
escribir “poesía fósil” en la medida en que el lenguaje, y otros sistemas culturales
de representación, suspenden parte de la realidad percibida para combinarla con
otras realidades y generar así nuevos significados compartidos que se desligan
del objeto representado y del propio contexto (las cuerdas del arpa que
contienen la melodía de los dedos que las acarician).
Tal vez sea la potencia representacional de esta “reinterpretación” cultural de la
naturaleza analógica de nuestra mente la que subyace al uso tan frecuente de las
metáforas y analogías no solo en la ciencia o en el arte, en la cultura en general,
sino en la propia instrucción, en el diseño de ayudas para aprender. Parece que
una de las vías más eficaces para ayudar a una persona a adquirir nuevos
conocimientos es recurrir a analogías y modelos. Este mismo libro está repleto de
analogías, como sin duda habrá percibido el lector (si no, aún está a tiempo de
recordarlas o rastrearlas). La adquisición de conocimiento y el cambio personal —
no solo los textos académicos, los débiles libros de autoayuda recurren aún en
mayor medida a las analogías— se apoyan por tanto en la suspensión
representacional, que vendría a implicar procesos de aprendizaje por ajuste, que
como hemos visto hacen posible generar nuevas representaciones a partir de la
modificación, por generalización y discriminación, de las ya existentes. Pero hay
ocasiones en que los nuevos conocimientos o modelos no son compatibles con
las representaciones previas de quien debe aprender o cambiar, son más las
diferencias que las similitudes, o sobre todo son más nucleares, con lo que no
hay analogía posible desde la que ajustar o modificar el conocimiento o el
modelo que debe aprenderse. En ese caso, no basta ya con suspender en parte
las representaciones vigentes para desde ellas adquirir las nuevas, sino que se
requiere reconstruirlas desde sus cimientos. Para ello se precisan, además de la
supresión y la suspensión representacionales, procesos que den cuenta de la
adquisición de nuevos sistemas representacionales, que permitan la combinación
de representaciones explícitas. KARMILOFF-SMITH (1992) ha propuesto unos
284
procesos de redescripción representacional, que darían cuenta de la forma en que
nuestras representaciones implícitas se convierten en representaciones
plenamente explícitas.
Redescripción representacional
Acabamos de ver cómo la explicitación del conocimiento se despliega en
diferentes niveles de complejidad y profundidad, desde la simple supresión o
inhibición de algunos objetos de representación, hasta la suspensión de algunas
de las acciones o actitudes representacionales con respecto al objeto, de modo
que la representación puede ser “desacoplada” de sus desencadenantes
ambientales inmediatos para adquirir un significado simbólico o metafórico.
Dando un paso más, KARMILOFF-SMITH (1992) ha propuesto un modelo según el
cual la conversión de una representación implícita en conocimiento implica un
proceso de cambio aún más general, que afectaría no solo a los objetos
representados y a la actitud mantenida con respecto a ellos sino a la propia
naturaleza de los sistemas representacionales, a lo que podríamos llamar la
“agencia representacional”. Gracias a este proceso, denominado redescripción
representacional, es posible no solo “abrir” las representaciones implícitas,
situadas y en gran medida automáticas, a otros sistemas de representación sino
también construir el propio yo-agente, como componente de la teoría del
conocimiento propuesta por DIENES y PERNER, 1999), una identidad cognitiva que
surgiría en forma de teoría específica de dominio a partir de la redescripción
representacional de las relaciones o actitudes mantenidas ante diferentes objetos
en un mismo dominio de conocimiento. Aunque la propuesta de KARMILOFF-SMITH
(1992) es originalmente un modelo evolutivo, pensado para explicar cómo
surgen las representaciones explícitas en el curso del desarrollo cognitivo, es
también útil para dar cuenta de cómo las representaciones implícitas o
encarnadas se transforman en verdadero conocimiento en diferentes contextos
de aprendizaje (POZO, 2001), o para comprender las funciones de los sistemas
externos de representación en el aprendizaje y en la construcción de la mente
(PÉREZ ECHEVERRÍA y SCHEUER, 2009; PÉREZ ECHEVERRÍA, MARTÍ y POZO, 2008) así
como en otros dominios de conocimiento (BRUNER, 1997; CLARK, 1991; PENN,
HOLYOAK y POVINELLI, 2007; POVINELLI, BERING y GIAMBRONE, 2000; POZO y cols.,
2006).
En el modelo de explicitación progresiva, KARMILOFF-SMITH (1992) diferencia
cuatro niveles desde los que una persona puede “representarse y rerepresentarse” el mundo, que reciben los nombres de Implícito (I), Explícito 1
(E1), Explícito 2 (E2) y Explícito 3 (E3) (ver Tabla 7.3) una nomenclatura
curiosamente tan neutra como la que usa Angel Riviére (2003b) para definir sus
funciones cognitivas. En el nivel implícito (I), las representaciones tendrían una
285
naturaleza esencialmente procedimental y estarían enlazadas entre sí únicamente
en función de su fuerza asociativa (CLARK, 1991; KARMILOFF-SMITH, 1992), además
de hallarse cerradas o encapsuladas de forma que la información que contienen
“no se encuentra a disposición de otros operadores del sistema cognitivo. Así, si
hay dos procedimientos que contienen información idéntica, esta potencial
comunidad interrepresentacional no se encuentra aún representada en la mente
del niño. Los procedimientos están a disposición de otros operadores, en calidad
de datos, como totalidades, no así sus partes componentes” (KARMILOFF-SMITH,
1992, pág. 40 de la trad. cast.). Por tanto, vemos que en este primer nivel
implícito las representaciones tendrían propiedades que encajan con algunos de
los rasgos que en el Capítulo IV atribuimos a la mente implícita (naturaleza
procedimental, contextualizada, inflexible y no consciente), de forma que aún no
son explícitas, en el sentido de que no son accesibles a otras representaciones,
ya sean estas implícitas o explícitas, por lo que no se pueden descomponer o, si
se quiere, suspender algunos de sus componentes para reemplazarlos y
combinarlos con otros.
Tabla 7.3. Niveles de explicitación del conocimiento según KA RM ILO F F -SM ITH (1992)
(explicación en el texto)
Nivel
Consiste en
Ejemplo
Implícito
(I)
Procedimientos, paquetes de acciones y percepciones asociados
entre sí, que no pueden descomponerse y no son accesibles a
otros componentes del sistema cognitivo.
Física o psicología intuitiva de los
bebés, aún no teórica, compuesta
de percepciones y acciones.
Explícito
1 (E1)
Representaciones condensadas en un código abstracto, estables
en la memoria y accesibles a otras representaciones. Son ya
representaciones flexibles y manipulables, pero aún no accesibles
a la conciencia.
Teorías-en-acción sobre el mundo
físico o psicológico, basadas en
ciertos principios abstractos aún no
conscientes.
Explícito
2 (E2)
Representaciones plenamente explícitas, accesibles a otras
representaciones, basadas en lenguajes no formalizados, “no
expresables”.
Teorías
explícitas
aún
plenamente expresables.
Explícito
3 (E3)
Representaciones plenamente explícitas, accesibles a otras
representaciones
basadas
en
lenguajes
formalizados,
“expresables”.
Teorías
explícitas
expresables.
no
plenamente
Esta idea es congruente con el supuesto de DIENES y PERNER (1999) de que lo
primero que puede explicitarse en una representación es el objeto (antes que la
actitud o el agente), ya que implica acceder al resultado del procesamiento como
un todo pero no a las partes que lo componen. Por tanto, en la medida en que
solo se puede acceder al objeto de representación, y no a la actitud, solo es
posible, en el mejor de los casos suprimir o inhibir la representación como un
todo, pero no suspenderla, ya que como vimos la suspensión representacional
implica acceder a los componentes de las representaciones. De hecho, KARMILOFF-
286
SMITH (1992) sitúa aquí la frontera entre las habilidades representacionales de la
mente humana y del resto de los animales, quizá con la excepción de algunos
primates. Los animales serían capaces de adquirir una maestría conductual de sus
representaciones implícitas, en el sentido de lograr automatizar a través de la
práctica secuencias de acciones específicas, pero no de descomponer esas
secuencias dominadas para recuperarlas parcialmente, de modo explícito o
intencional, para nuevas metas o funciones cognitivas. Esta interpretación es
congruente con los datos que se conocen sobre la activación de las neuronas
espejo, que solo en humanos se produce en ausencia del objeto original, como
una pantomima, o se transfiere a otros objetos (IACOBONI, 2008), o sobre la
imitación, ya que tal como vimos en el Capítulo V, los primates tienden a imitar
más bien el resultado de la acción, mientras que en cambio los niños, ante una
acción fracasada o frustrada pueden “imitar” la acción correctamente hasta
completarla, separando los diversos componentes de la misma; también es
coherente con los datos sobre la planificación de acciones, que es mucho más
inflexible en otros primates, como lo fue en nuestra historia evolutiva, al menos
hasta el pleno acceso a la mente mimética, lo que explicaría aquellos largos
períodos en los que nuestros ancestros, los Homo Habilis, hace casi unos 2
millones de años, inventaron la primera tecnología lítica, las primeras piedras
talladas que continuaron usando durante la friolera de un millón de años
(DONALD, 1991; MITHEN, 1996), probablemente en un sentido literal porque debió
coincidir con alguna glaciación (en concreto hubo un período glacial denominado
Donau hace 1,4 millones de años). Estaríamos por tanto aún ante una mente
episódica, cuyo aprendizaje se basaría en la asociación de representaciones
implícitas. Para KARMILOFF-SMITH (1992, cap. 3) serían ejemplos de este tipo de
representación de nivel I la física o la psicología intuitiva de los bebés, que para
ella estarían constituidas únicamente por secuencias de acciones eficaces que aún
no se podrían descomponer y combinar con otras representaciones, por lo que
todavía no constituirían en sí mismas “teorías implícitas” porque “para tener
estatus teórico, el conocimiento debe codificarse en un formato que pueda
usarse al margen de las relaciones normales entre entradas y salidas” (KARMILOFFSMITH, 1992, pág. 106 de la trad. cast.).
La explicitación de las representaciones se inicia por tanto en el nivel E1,
donde esas representaciones iniciales en forma de procedimientos, se
“comprimen” en “abstracciones en un lenguaje de nivel superior y, a diferencia de
las representaciones de nivel I, no están puestas entre paréntesis, es decir las
partes componentes están abiertas a potenciales vínculos representacionales intra
e interdominios” (op. cit., pág. 40)”. Las representaciones E1 tienen el formato de
“paquetes de información” condensada, “descripciones reducidas que pierden
numerosos detalles de la información codificada procedimentalmente” (op. cit.,
287
pág. 40). Si bien el modelo no especifica en qué formato o código se apoyan las
representaciones E1, serían ya estables o explícitas en el sentido de estar
presentes como tales en la memoria, pero aún implícitas en el sentido de que
todavía no se podría informar de ellas. En realidad, KARMILOFF-SMITH (1992)
emplea el concepto de representación explícita en un sentido diferente al que le
atribuyen la mayor parte de los autores, y al que se asumió aquí en el Capítulo
Primero a partir de la definición de ANDERSON (1996) según la cual “una
representación es explícita cuando podemos informar de ella”. Para la mayor
parte de los psicólogos cognitivos una representación es explícita cuando está
disponible y se puede acceder a ella de modo consciente, que es el sentido
usado también en este libro para el concepto de representación explícita. Sin
embargo, KARMILOFF-SMITH (1992) diferencia entre las representaciones
disponibles, presentes como tales en la memoria pero aún no conscientes (que
serían el nivel E1), y las representaciones accesibles, que además pueden hacerse
conscientes (que como veremos se corresponden con el nivel E2).
Cuando una representación de nivel I se convierte en una representación E1 se
abstraen algunos de sus rasgos esenciales. KARMILOFF-SMITH (1992) pone el
ejemplo de la “imagen perceptiva de una cebra como un objeto rayado” que
pierde muchos detalles con respecto a la representación del objeto cebra como
tal, pero permite abstraer ciertas cualidades que pueden ser relacionadas con
otras representaciones e incluso usarse por procesos de redescripción
representacional como una metáfora para representar otro objeto, como “los
pasos de cebra”, que sin tener apenas similitud en las entradas perceptivas que
generan, pueden relacionarse analógicamente con las cebras. El rasgo más
importante de este nivel E1 será precisamente abrir las representaciones
implícitas a otras representaciones, en un proceso similar al proceso de
suspensión representacional, antes descrito y que, no causalmente, también nos
conducía a las metáforas y al pensamiento analógico. “El nivel E1 consta de
representaciones definidas explícitamente que pueden manipularse y ponerse en
relación con otras representaciones redescritas. Por consiguiente, las
representaciones E1 superan las restricciones impuestas en el nivel I…Una vez
definido explícitamente el conocimiento que antes estaba embutido en
procedimientos, es posible marcar y representar internamente las relaciones
potenciales entre los componentes de esos procedimientos” (op cit., pág. 41). Se
trata por tanto ya de representaciones flexibles y manipulables pero no
conscientes, reminiscentes sin duda del funcionamiento de la mente mimética
postulada por DONALD (1991), no solo por su claro sabor analógico y por el uso
de imágenes y acciones como soporte de esas representaciones en el cuerpo,
sino por la ausencia aún de un código simbólico que permita la plena
descontextualización de esas representaciones.
288
Para KARMILOFF-SMITH en este nivel aparecen ya las primeras “teorías-en-acción”,
en las que las representaciones ya no están organizadas por los datos de las
entradas sensoriales, sino por ciertos principios abstractos extraídos de ellas,
aunque aún no conscientes ni verbalizables. Por ejemplo, ante la tarea de la
Figura 7.2, en la que se pide a niños de diversas edades que equilibren una serie
de bloques (KARMILOFF-SMITH e INHELDER, 1974), las representaciones I, que
caracterizan a los niños de 4 años en esta tarea, se basan solo en los datos
perceptivos, por lo que cada bloque es un caso distinto que se resuelve
equilibrándolo mediante indicios propioceptivos. En cambio, los niños de 6 años
se apoyan ya en representaciones E1, por lo que aunque no son capaces de
articular su teoría implícita, sí pueden abstraer los rasgos invariantes de los
bloques que se equilibran y los que se caen, disponiendo de una teoría-en-acción
basada en el centro geométrico, según la cual los bloques se equilibran
simétricamente con respecto a su longitud, una teoría bastante predictiva para la
mayor parte de los bloques pero no para algunos otros, que tienen distribuido su
peso de forma asimétrica, sea de modo visible o invisible (bloques C, D y E).
Figura 7.2. Materiales usados en la tarea del equilibrio de bloques de KA RM ILO F F -SM ITH e IN H E LDE R (1974).
Esta abstracción de ciertos rasgos o principios, en forma ya de
representaciones estables pero aún no accesibles a la conciencia, se ve sometida
según KARMILOFF-SMITH (1992) a nuevos niveles de redescripción (E2 y E3), que
289
implicarían ya verdaderas representaciones explícitas, que no solo estarían
disponibles, sino que también serían accesibles para otras representaciones
explícitas o conscientes: “la posibilidad de acceso consciente y de verbalización
solo se alcanza superando el nivel E1. La hipótesis es que en el nivel E2 las
representaciones se hacen accesibles a la conciencia pero aún no pueden
expresarse verbalmente (lo cual solo será posible en el nivel E3)” (KARMILOFFSMITH, 1992, pág. 42 de la trad. cast.). Por tanto lo que caracteriza a los niveles
E2 y E3 es que en ellos existen ya teorías explícitas que pueden ser articuladas y
sobre las que por tanto se puede reflexionar, que pueden constituir ya objetos de
la mente teórica. Por ejemplo ante la tarea de la Figura 7.2, los niños explicitarán
la teoría del centro geométrico pero también al ser conscientes de ella podrán
detectar sus insuficiencias, ya que hay bloques que no se equilibran así,
construyendo una segunda teoría, la del centro de gravedad, que inicialmente
usarían solo para esos bloques extraños (C, D, E) mediante el recurso a entradas
propioceptivas, manteniendo por tanto dos teorías distintas diferenciadas, que
acabarán integrándose en la medida en que logren comprender que la nueva
teoría del centro de gravedad da cuenta también de los bloques simétricos.
Pero si ambos niveles de representación E2 y E3 son ya plenamente explícitos
(ver Tabla 7.3), ¿en qué difieren? Pues según KARMILOFF-SMITH (1992, pág. 42 de
la trad. cast.), “aunque según algunos teóricos la conciencia puede reducirse a la
expresabilidad verbal, el modelo defiende la idea de que las representaciones E2
—que son redescripciones de las representaciones E1— son accesibles a la
conciencia pero están aún en un código representacional semejante a las de las
representaciones E1. Por ejemplo, las representaciones espaciales E1 se
recodifican en representaciones espaciales E2 a las que puede accederse
conscientemente. Muchas veces dibujamos diagramas de problemas que no
somos capaces de verbalizar”. En suma difieren en su grado de explicitud o, si se
prefiere, de formalización o completitud según veíamos al ocuparnos de los
sistemas de representación externa (Figura 6.1, pág. 221). ¿Pero es posible el
mismo nivel de explicitación mediante códigos con diverso grado de
formalización? Aunque el modelo asume esa posibilidad, KARMILOFF-SMITH (1992)
acaba por reconocer que no hay datos empíricos que avalen la distinción entre
los niveles E2 y E3 y de hecho se refiere siempre al nivel E2/E3 como aquel de
mayor redescripción representacional: “No voy a distinguir entre los niveles E2 y
E3, los dos que implican acceso consciente. No hay investigaciones que se hayan
centrado directamente en el nivel E2 (acceso consciente sin expresabilidad
verbal); la mayoría de los estudios metacognitivos, si no todos, se centran en la
expresabilidad verbal (es decir, en el nivel E3). Sin embargo, como ya he dicho,
no quiero renunciar de antemano a la posibilidad de que haya representaciones
espaciales, cinestésicas o de otro tipo codificadas de modo no lingüístico y que
290
sean accesibles a la conciencia” (KARMILOFF-SMITH, 1992, pág. 42 de la trad. cast.).
Aunque no pueda desecharse esa posibilidad, que resulta verosímil al menos
en el plano fenoménico, no parece probable que los sistemas explícitos de
representación tengan esa naturaleza cinestésica o espacial, en suma individual.
Como vimos en el capítulo anterior, al analizar la construcción mutua entre mente
y cultura, es bastante probable que el conocimiento tenga su origen en esas
representaciones icónicas o cinestésicas, la mente mimética de DONALD (1991) en
la que se apoyaba el nivel E1 y que según KARMILOFF-SMITH (1992) sigue siendo el
formato representacional en el nivel E2, pero el conocimiento, como función
cognitiva, según vimos en aquel mismo capítulo, no puede entenderse sin
considerar la mediación de los sistemas culturales de representación que hacen
posible la redescripción de los contenidos de la propia mente, que dan forma al
conocimiento. En el modelo de KARMILOFF-SMITH (1992) la redescripción
representacional es un proceso individual de añejo sabor piagetiano: el
conocimiento se origina en la actividad cognitiva interna, ejercida “desde dentro”
sobre los objetos: “el modelo de redescripción representacional es
fundamentalmente una hipótesis sobre la capacidad específicamente humana de
enriquecerse desde dentro, explotando el conocimiento ya almacenado y no
simplemente explotando el ambiente” (op. cit., pág. 43, esta vez el énfasis lo he
puesto yo). Pero según hemos visto en el capítulo anterior, la mente humana no
se construye solo “desde dentro”, como ha asumido tradicionalmente el enfoque
piagetiano (ni tampoco solo desde fuera, como creen, curiosamente de forma
coincidente, tanto los enfoques conductuales como las posiciones socioculturales
más radicales).
De hecho, en relación con los niveles de explicitación, hemos visto ya cómo
RIVIÈRE (2003b) destacaba la naturaleza cultural del proceso de suspensión
representacional. Lo mismo podemos decir del proceso de redescripción
representacional (GELLATLY, 1997; POZO, 2001). Quizá no sea casual que no haya
investigaciones que avalen ese nivel E2 y que todas las formas de explicitación
que conocemos se apoyen en sistemas de representación culturalmente dados,
con diverso grado de formalización o completitud (E3). Si, como dice KARMILOFFSMITH (1992), la redescripción representacional es una seña de identidad de la
cognición humana, en el capítulo anterior se han dado ya abundantes
argumentos, en los que no insistiré otra vez, para asumir que la mente humana,
en su dimensión explícita, es un dispositivo al tiempo cognitivo y cultural, no
solo porque buena parte del conocimiento que adquirimos tiene su origen en esa
acumulación cultural, sino porque los propios procesos y sistemas de
representación mediante los que adquirimos esos conocimientos son también
sistemas culturales. La redescripción representacional estará por tanto
estructurada por los códigos que formatean esos nuevos niveles
291
representacionales (E2/E3), de tal modo que sin esos códigos culturales no
podrían existir esas representaciones. Un buen ejemplo de ello es la forma en
que la enología, la cultura del vino, por medio del lenguaje que redescribe las
sensaciones al catar el vino, hace posibles nuevos tipos de representaciones, y de
sensaciones, en ese dominio. Según la nota de cata de un Chivite, tinto crianza
de 2010, 100% Syrah (D.O. Navarra) es un vino “atractivo picota violáceo. De
notable intensidad, aromas de fruta silvestre, grano de café, vainilla, balsámicos,
lácteos, florales y caramelo rojo; fresco frutal, sabroso y estructurado,
sensaciones de frambuesas, moras, cedro, especiados, violetas, yogur de frutas
del bosque, tinta china y mentoles; persistente final aromático que incita a
beber”. Mientras que la mayoría de nosotros tenemos una representación
encarnada del vino (en el nivel I), según la cual los vinos son blancos, tintos o
rosados, nos gustan o no nos gustan y, como máximo, son ácidos o aromáticos,
si alguien llega a detectar en el vino todos esos matices, sensaciones de
frambuesas, de cedro, de yogur de frutas del bosque o de tinta china, podrá
hacerlo solo en la medida en que disponga de un lenguaje que le permita no
solo decirlo sino también sentirlo así, al redescribir en él sus sensaciones más
primarias, al cultivarlas o civilizarlas a través de ese código. La mediación de un
sistema externo de representación específico en el nivel E2/E3 puede llegar a
reconstruir sustancialmente las representaciones y las funciones mentales en ese
dominio, en vez de limitarse a extenderlas, como en el caso de la supresión, que
al inhibir ciertos componentes representacionales, refuerza otros, o al
modificarlas, como en la suspensión, permite combinar diversas representaciones
entre sí y de esta forma cambiarlas.
Vemos por tanto que el proceso de redescripción representacional va más allá
de los procesos explícitos antes revisados, la supresión y la suspensión de
representaciones, y postula que la plena explicitación, la construcción de
conocimiento, requiere redescribir o traducir una representación en un nuevo
sistema o formato representacional (KARMILOFF-SMITH 1992). No se trata ya de
inhibir o suprimir un objeto de conocimiento y sustituirlo por otro, ni tampoco de
suspender algunas de las actitudes representacionales que mantenemos con
respecto a él, sino de establecer un nuevo sistema de relaciones entre
representaciones, de elaborar una nueva teoría, un sistema de significados
relacionados. El acceso a los niveles E2/E3 exige una explicitación plena, en el
sentido de DIENES y PERNER (1999), ya que no solo hay que explicitar el objeto
(como en la supresión), y la actitud (como en la suspensión) sino también el
agente de esa representación, es decir, los sistemas de representación desde los
que ese agente mantiene ciertas actitudes epistémicas o proposicionales con
respecto a ciertos objetos. Se trata de representarnos nuestras propias teorías,
en forma de relaciones entre representaciones, siendo capaces no solo de ver el
292
mundo a través de ellas, sino más allá de ello de vernos a nosotros mismos en
ellas: “la información que se encuentra implícita en la mente llega a convertirse
en conocimiento explícito para la mente” (KARMILOFF-SMITH, 1992, pág. 37 de la
trad. cast., énfasis de la propia autora). Ese proceso de hacer explícito lo que era
inicialmente implícito, de convertir las representaciones en metarrepresentaciones
puede adoptar diferentes trayectorias de aprendizaje (Figura 7.3), de forma que
no es necesario que las representaciones recorran todos los niveles
representacionales antes descritos. Lo que sí es común a todas esas trayectorias
es la primacía funcional de las representaciones implícitas y su trasformación
progresiva en representaciones explícitas, su traducción a nuevo código o
formato representacional mediante el que puedan relacionarse con otras
representaciones.
Figura 7.3. Modelos alternativos de redescripción representacional según KA RM ILO F F -SM ITH (1992, pág. 44).
¿Pero qué sucede con aquellas primeras representaciones tras esta
redescripción? De acuerdo con la lógica de las jerarquías estratificadas que
constituye uno de los principios esenciales sobre los que se asienta este libro,
para KARMILOFF-SMITH (1992, pág. 41 de la trad. cast.): “es importante resaltar
que las representaciones originales de nivel I siguen intactas en la mente del
niño, que puede recurrir a ellas para determinar finalidades cognitivas que
requieran velocidad y automaticidad. Las representaciones redescritas se utilizan
para otros fines que requieren conocimiento explícito”. De esta forma, incluso
para un mismo objeto o contenido, la mente puede disponer de representaciones
de diferente naturaleza (tanto implícitas como explícitas), con funciones
cognitivas distintas. Esta pluralidad representacional, o coexistencia de diferentes
representaciones para un mismo dominio (POZO, GÓMEZ CRESPO y SANZ, 1999;
293
POZO y RODRIGO, 2001) es coherente con la idea de que distintas
representaciones pueden cumplir funciones cognitivas diferentes, tal como vimos
en el Capítulo IV. Mientras las representaciones implícitas, en el sentido de no
conscientes (I y E1), serían muy eficaces en situaciones o contextos que
requirieran respuestas o acciones automatizadas, rígidas, pero rápidas e
inmediatas, es decir ante metas pragmáticas, las representaciones explícitas
(E2/E3) permitirían abordar otro tipo de situaciones con metas epistémicas, en
las que se demandaran respuestas más flexibles o nuevas, planificadas y
controladas con una cierta independencia o “desacoplamiento” del contexto
inmediato.
En la mente humana conviven por tanto múltiples formas de representar el
mundo, tanto entre esos niveles como dentro de cada uno de esos niveles,
donde las personas podríamos tener diferentes representaciones implícitas o
explícitas para un mismo dominio. La existencia de esos diferentes tipos de
representación no será redundante —es decir, contraria a un principio de
economía cognitiva o energética que debe regir el funcionamiento de todos los
sistemas físicos, incluida nuestra mente, como veíamos en el Capítulo II— en la
medida en que, como señala KARMILOFF-SMITH (1992), esas diferentes
representaciones cumplan funciones cognitivas distintas. Mientras la acción
pragmática serviría para predecir o controlar lo que sucede en el mundo, y en esa
medida estaría dirigida al objeto de la representación, la acción epistémica
serviría para cambiar nuestra relación con el mundo a través del cambio de
nuestras representaciones, y por tanto debería explicitar como mínimo nuestra
actitud representacional con respecto a ese objeto, y en último extremo a
cambiar a la propia agencia de ese conocimiento, el yo. El acceso a un
conocimiento explícito (E2/E3) hace que nos veamos a nosotros mismos en
nuestras representaciones en lugar de ver en ellas solo un reflejo del mundo.
Solo el acceso a la explicitación plena hace visible nuestra mente, la
representación del yo/agente de DIENES y PERNER (1999), en el espejo del mundo.
La explicitación no es por tanto un proceso de introspección. La “mirada interior”
es en realidad una redescripción representacional, una narración o historia que
nos contamos sobre nosotros mismos, mediada, como ya hemos visto, por
sistemas culturales de representación explícita, que permiten dar coherencia,
hilvanar un sentido de agencia cognitiva a partir de estados o actitudes
representacionales discontinuos: la redescripción representacional va a hacer
posible por tanto una reestructuración del conocimiento en ese dominio, como
veíamos en la tarea de la Figura 7.2 (pág. 290).
Pero además, como veremos en el próximo apartado, esta pluralidad
representacional, es decir, la posibilidad de disponer de representaciones
alternativas y potencialmente contradictorias ante una situación dada, hace que
294
parte del proceso y de los recursos del aprendizaje explícito, siempre costosos y
limitados, deba dirigirse al control metacognitivo de esos conflictos
representacionales, a la gestión de los propios procesos mediante los que se
regula ese tráfico representacional que, de lo contrario, se dirigiría allá donde
nuestras metas primordiales fueran más llamativas o estridentes, más inmediatas,
volviendo por tanto a ser gobernado por el flujo informativo tal como nuestro
cuerpo lo procesa. Pero ¿cómo se transita de unos niveles de explicitación a
otros? Como he señalado antes, el modelo de KARMILOFF-SMITH (1992) está en
realidad diseñado para dar cuenta de esas trayectorias en términos de desarrollo
cognitivo, pero lo que aquí nos interesa es ver mediante qué procesos podemos
aprender a hacer más explícitas nuestras representaciones.
Los procesos del aprendizaje explícito
En el apartado anterior hemos visto dos modelos diferenciados, pero
relativamente congruentes, de cómo se produce el paso desde las
representaciones implícitas a las explícitas tanto en la adquisición de
conocimiento como en el cambio personal. Hemos visto además que esa
explicitación requiere la mediación de sistemas culturales de representación que
reformateen la mente de acuerdo también con una jerarquía de funciones. Por
fortuna para nuestra comprensión del aprendizaje humano, los diferentes
modelos aquí presentados, además de responder a la lógica común de las
jerarquías estratificadas —por las que, recordemos, los niveles inferiores
restringen lo que sucede en los niveles superiores, pero a su vez estos
reorganizan el funcionamiento de los niveles inferiores— mantienen importantes
paralelismos conceptuales, tal como recoge, a modo de resumen, la Tabla 7.4, en
la que además se añade una última columna que hace referencia a los procesos
de aprendizaje explícito implicados en cada una de esas transiciones. El modelo
asume que a cada uno de esos niveles de explicitación le corresponde un
proceso de aprendizaje explícito diferenciado, aunque una vez más, se trata de
un modelo de integración jerárquica en el que, por un lado, el acceso a los
niveles superiores requiere de los procesos de nivel inferior y por otro el acceso a
los niveles representacionales y de aprendizaje explícito más complejos no
elimina ni reduce la importancia de las formas más elementales —incluido el
aprendizaje implícito que tratamos en capítulos anteriores— sino que les dota de
un nuevo significado en la medida en que los subordina a nuevas metas y
funciones, que según hemos visto pueden conllevar una supresión, suspensión o
redescripción de los aprendizajes previos pero no una eliminación de los mismos.
Tabla 7.4. Correspondencia entre los componentes explícitos, los procesos de
explicitación, las funciones epistémicas de los sistemas externos de representación y los
295
procesos de aprendizaje explícito, tal como se han ido explicando en el texto,
explicación que se completa en las próximas páginas
Componente
explícito
Procesos de explicitación del
conocimiento
Función del sistema externo de
representación
Proceso de
aprendizaje
explícito
Objeto
Supresión.
Extensión.
Crecimiento.
Actitud
Suspensión.
Modificación.
Ajuste.
Agencia
Redescripción.
Reconstrucción.
Reestructuración.
En este análisis partiremos de la diferenciación hecha hace ya varias décadas
por NORMAN (1978) entre tres tipos diferentes de aprendizaje: crecimiento,
reestructuración y ajuste. Si bien el sentido preciso en el que vamos a diferenciar
y relacionar estos procesos —e incluso el orden de análisis y presentación de los
mismos— no será el mismo que se recoge en la Tabla 7.5, podemos partir de su
caracterización de esos tres procesos (otras propuestas relativamente similares
pueden encontrarse en POZO, 1989; VOSNIADOU, 1994). Según la teoría entonces
mantenida por NORMAN (1978, 1982; RUMELHART y NORMAN, 1978), el
conocimiento estaba organizado en forma de esquemas —uno de los formatos
que conformaban el paisaje representacional de la psicología cognitiva en aquella
década según recogía la Tabla 5.1 de la pág. 159— de forma que el aprendizaje
de esquemas se apoyaría en tres procesos diferenciados pero relacionados. El
crecimiento, denominado por otros autores agregación o enriquecimiento (por
ej., CHI, 1992; VOSNIADOU, 1984) implica incrementar la cantidad de información
contenida en un esquema (por ej., aprender nuevos rasgos del concepto de ser
vivo o aprender la receta para hacer el bacalao al pil pil). El ajuste (del inglés
tuning) implica refinar un esquema, adecuándolo mejor a un contexto de uso
(mejorando la ejecución del bacalao al pil pil o definiendo de forma más precisa
los rasgos del concepto de ser vivo, estableciendo mejor los límites de dicho
concepto). Finalmente la reestructuración sería el proceso responsable de la
generación de esquemas auténticamente nuevos, tales como nuevas estructuras
conceptuales (por ejemplo el concepto del genoma como el sustrato de la vida
que lleva a entender esta de forma totalmente diferente) o nuevos planes de
acción (como inventar una nueva receta, reestructurando los componentes de la
anterior, por ejemplo, bacalao en espuma de pil pil y pimientos de piquillo
caramelizados).
Tabla 7.5. Características de los tres tipos de aprendizaje diferenciados por NORMAN
(1978)
Crecimiento
Reestructuración
296
Ajuste
Características
generales
Comprensión súbita.
Sentimiento de
comprender
materiales que
antes estaban
desorganizados.
A menudo
acompañado de ¡oh! o
¡ahá!
Añadir conocimientos a los
ya acumulados: aprendizaje
verbal tradicional.
Hacer más
eficientes los
esquema existentes.
Ni conocimientos ni
estructuras nuevas, solo
refinamiento de las destrezas
disponibles.
Atributos de las
estructuras de
conocimientos del
anumno
Acumulación de
conocimientos a los
esquemas existentes.
Se forman
nuevas estructuras de
esquemas.
Los parámetros de los
esquemas se ajustan para la
máxima eficiencia.
Los casos especiales se
codifican
directamente.
Estrategia de
aprendizaje
Estudio,
probablemente
usando sistemas
mnemotécnicos
y un prcesamiento profundo.
Pensamiento.
Enseñanza mediante
ejemplos, analogías,
metáforas.
Diálogo socrático.
Práctica.
Evaluación
Test de hechos:
respuestas cortas; elección
múltiple.
Tests de
reconocimiento y de
recuerdo básico.
Test de conceptos.
Preguntas que exigen
inferencias o solución
de problemas.
Rapidez, fluidez.
Actuación bajo stress o
presión.
Interferencia con otros
temas
relacionados
Alta.
Media.
Baja.
Alta.
De conocimientos generales:
alta.
De conocimientos pecíficos
(ya
ajustados): muy baja.
Transferencia a otros
temas relacionados
Baja.
Estas tres formas de aprender diferirían no solo en los procesos en que se
basan, sino en los resultados que generan y las condiciones que favorecen su
uso (POZO, 2008). Pero para nuestros efectos aquí, difieren sobre todo en el nivel
o tipo de explicitación que requieren —la explicitación o delimitación del objeto
por procesos de supresión en el crecimiento; la actitud explícita mediante la
suspensión representacional en el ajuste y la explicitación de la agencia por
redescripción representacional en la reestructuración— y en la propia naturaleza
de los procesos de aprendizaje implicados, que mientras en el crecimiento serían
aún básicamente asociativos, en el ajuste y la reestructuración serían ya
plenamente constructivos. Por tanto aunque tomamos los conceptos iniciales de
NORMAN (1978) al situarlos en este nuevo marco del aprendizaje explícito nos
veremos obligados a una verdadera redescripción representacional más allá de su
sentido original.
297
Aprendizaje por crecimiento
Según veíamos al comienzo de este capítulo, la distinción entre aprendizaje
implícito y explícito debe verse más bien como un continuo en el marco de la
hipótesis de la reinterpretación (POVINELLI, BERING y GIAMBRONE, 2000) según la
cual los mimbres con los que se tejen los cestos de los niveles superiores de la
jerarquía del aprendizaje son inicialmente los mismos con los que se tejían en los
niveles inferiores y solo progresivamente se van elaborando materiales y
patrones más complejos. Por tanto en los niveles más elementales del
aprendizaje explícito no solo se asumen como contenidos las representaciones
implícitas y encarnadas disponibles —como acabamos de ver en el modelo de
redescripción representacional de KARMILOFF-SMITH, 1992)— sino que también se
adoptan los propios procesos o recursos de aprendizaje disponibles ya en el
aprendizaje implícito, de forma que los procesos explícitos de aprendizaje por
crecimiento tendrán una naturaleza esencialmente asociativa. Según veíamos ya
en el Capítulo II, las dos dimensiones básicas para el análisis de los procesos de
aprendizaje humano —implícito/explícito por un lado y asociativo/constructivo
por otro— no son independientes entre sí pero tampoco del todo ortogonales.
Aunque el aprendizaje implícito es siempre de naturaleza asociativa, no puede
decirse lo inverso, ya que con mucha frecuencia también el aprendizaje explícito
recurre a esos procesos primarios, defectivos del aprendizaje asociativo, que se
limitan a yuxtaponer unidades de información, según los conocidos principios de
la contigüidad, la covariación y la semejanza, que ya han sido sobradamente
explicados en el Capítulo IV. Ese aprendizaje asociativo explícito es el que
denominamos aprendizaje por crecimiento, ya que, como señalara NORMAN
(1978), consiste en incorporar por procesos asociativos, nueva información a las
representaciones ya existentes, sin modificar su estructura ni su significado, para
lo que se requiere únicamente la explicitación del objeto (aquello que debe ser
aprendido) y la supresión o inhibición de otros posibles objetos, representaciones
o conductas que pudieran interferir en su aprendizaje.
Aprendizaje asociativo explícito
El aprendizaje por crecimiento, entendido como el uso explícito de procesos
asociativos para acumular información, adquirir nuevas destrezas o nuevos
patrones de conducta, está muy presente no solo en nuestra vida cotidiana sino
también en la investigación psicológica sobre el aprendizaje humano. Si usted
intentara, como NORMAN (1988), hacer una lista de los datos, la información, que
ha adquirido de esta forma, la lista sería casi interminable (número de DNI,
matrícula del coche, nombres de familiares y conocidos, de grupos musicales,
jugadores de futbol o actores, PIN y claves de acceso, nombres de ciudades o
298
países, de calles, de medicamentos, fechas de nacimiento y aniversario, etc.).
Pero no solo se ha visto necesitado de aprender estas listas de modo informal,
en la vida cotidiana, sino que en muchos contextos de aprendizaje formal
también se cultiva a diario, y por desgracia en muchas ocasiones casi como
monocultivo, el aprendizaje por crecimiento, el mero aprendizaje repetitivo, por
repaso, de información escasa o pobremente comprendida (seguramente alguna
de esas listas aún le reverbera en su memoria, y seguramente también siente
todavía el amargo sabor que produce dedicar tantas horas a aprender otras
muchas listas que, feliz o infelizmente, ya ha olvidado). Pero también podría
hacer un listado de las destrezas o secuencias de acciones, aprendizajes
procedimentales (POZO, 2008; POZO y POSTIGO, 2000), que ha adquirido por
procesos de crecimiento, en forma de técnicas que se aprenden como un
paquete de información cerrado para aplicarse, como veremos luego, de forma
rutinaria o automática (aprender a conducir, a esquiar o jugar al tenis, a bailar
merengue, pero también a usar programas informáticos, ya sean bases de datos
o paquetes estadísticos, o a programar aparatos diversos o, por qué no, a hacer
el bacalao al pil pil), o incluso podría pensar en los patrones de conducta que ha
aprendido por esta vía (formas de saludar, de acercarse a las personas, etc.).
Aunque algunas de estas conductas, técnicas y habilidades sociales las
aprendemos de forma asociativa e implícita, sin darnos cuenta, otras muchas,
esencialmente cuando se trata de patrones complejos, como en el caso de las
técnicas, o cuando se producen en contextos conductuales o sociales novedosos,
diferentes (cómo comportarnos en situaciones o culturas nuevas, a evitar ciertas
contextos que nos producen ansiedad o disgusto, a buscar en cambio otros más
favorables, etc.), van a requerir un aprendizaje asociativo pero de naturaleza
explícita.
Pero incluso en el caso del aprendizaje conductual, que es en gran medida
implícito, el cambio conductual, desarrollado a través de técnicas de modificación
de conducta, se basa sobre todo en procesos de aprendizaje asociativo explícito.
La modificación de conducta, un mundo en sí mismo, en el que no vamos a
entrar aquí (véase por ej., MILTENBERGER, 2012), se apoya como es sabido en los
paradigmas del condicionamiento clásico y operante, siguiendo principios tales
como el reforzamiento, la extinción, el castigo o el control del estímulo, todos
ellos situados en la tradición asociativa. Las técnicas de intervención generadas
son también de naturaleza asociativa (moldeamiento, encadenamiento,
reforzamiento diferencial, entrenamiento de habilidades conductuales,
inundación, desensibilización sistemática, etc.). En estos programas se asume
que las conductas que es preciso cambiar se han adquirido de forma asociativa
—además de implícita en nuestros términos— por lo que para cambiarlas, o en
realidad desaprenderlas, será preciso diseñar explícitamente nuevas contingencias
299
entre las conductas y sus consecuencias. Un ejemplo muy claro de ello es el
aprendizaje y cambio de emociones. Muchas de nuestras fobias (haga su propia
lista, yo tengo la mía, las cucarachas, el metro en hora punta, el sillón del
dentista, ciertas reuniones sociales, el vendedor de biblias a domicilio o los
teleoperadores, las coles de Bruselas, los reality show, el sonido del despertador
o el cine de Godard) y muchas de nuestras filias (la música de Freshlyground, la
brisa del mar, una buenas cocochas, cómo no, al pil pil, el olor a barbacoa o a
humo de chimenea, el fútbol o las películas de piratas, las novelas de Nabokov o
los versos de Cernuda) las hemos adquirido así, de un modo implícito, por
asociación con sus consecuencias o con ciertas circunstancias personales, gratas
o ingratas, que rodeaban a ese suceso y que han quedado indeleblemente unidas
a él. Como PROUST cuando recupera de modo repentino e imprevisto buena parte
de su infancia ante el sabor de una magdalena mojada en café, todos nosotros
hemos desplazado, sin saberlo, muchas de nuestras emociones a ciertos objetos
y sucesos que evocan en nosotros gran parte de lo que fuimos y de lo que
somos. Nuestras emociones están, por así decirlo, distribuidas entre muchos
objetos y sucesos, cuya carga emocional, aunque imperceptible e implícita, puede
llegar a ser muy pesada en ciertas condiciones, exigiéndonos desaprender las
emociones así adquiridas, desprendernos de ellas. La modificación de conductas
emocionales se basa en “desmontar”, por procesos de crecimiento, la asociación
establecida entre un suceso y sus consecuencias (por ej., entrar solo a un
ascensor y sentir una angustia opresiva en cuanto se cierran las puertas)
haciendo que ese suceso quede asociado a consecuencias antagónicas,
recurriendo para ello a diferentes técnicas (MILTENBERGER, 2012). Así, se puede
entrenar a la persona, mediante un proceso denominado desensibilización
sistemática, a alcanzar estados de relajación e ir asociando progresivamente ese
estado de relajación, antagónico con la ansiedad, a estímulos o sucesos cada vez
más cercanos a la situación fóbica (primero imaginándose entrando en una
habitación pequeña con otras personas, luego solo, luego entrando a un
ascensor de paredes de cristal con otras personas, luego solo, luego cerrar
mentalmente las puertas... hasta entrar realmente en un ascensor controlando la
ansiedad mediante un estado emocional de relajación incompatible con ella).
Este tipo de tratamientos, u otros similares, consistentes en la exposición
masiva o inundación al estímulo fóbico, de forma que la respuesta emocional
acabe por extinguirse, o en el control de las propias respuestas viscerales
asociadas a las emociones mediante técnicas de biofeedback, están claramente
dirigidos a metas pragmáticas —se trata de tener éxito, no de generar un nuevo
conocimiento o comprensión en la persona de lo sucedido—, se basan como
vemos en identificar el objeto fóbico y suprimir representacionalmente de forma
explícita ciertas reacciones emocionales que suscita en nosotros. Es interesante
300
además que suelen apoyarse en registros externos, sistemas culturales de
representación, que ayudan a proporcionar información sobre esos estados
emocionales para ayudar a esa supresión, en forma de registros conductuales,
autobservaciones, diarios, etc., en los que habitualmente se pide a las personas
que registren los datos y el contexto en el que por ejemplo se producen las
respuestas emocionales indeseadas que se pretende cambiar, en una clara
función de extensión de las representaciones disponibles, como puede verse en
el ejemplo de la Tabla 7.6, que registra una sucesión de conductas observables,
requiriendo de la persona explicitar o ampliar su registro en términos de objeto.
EAGLEMAN (2011) ha diseñado una técnica de control mental, que llama “gimnasia
prefrontal” que se apoya en esta idea. Hace que personas que quieren reducir
sus respuestas emocionales ante ciertos estímulos (sea una tarta de chocolate,
una rata, o hablar en público) puedan visualizar, mediante técnicas de
neuroimagen, su grado de activación emocional en una pantalla y aprendan
online a reducir, mediante el control de su actividad mental, una barra vertical
que actúa como “termómetro de su apetito”.
Tabla 7.6. Hoja de registro por observación directa que debe rellenar el paciente en un
tratamiento conductual (tomada de MILTE N BE RG E R, 2012)
HOJA DE OBSERVACIÓN
1. Describe la/s conducta/s.
2. Describe que pasó justo antes de que se diera la conducta (qué hiciste, qué hicieron otros, etc.).
3. Describe que pasó justo después de que se diera la conducta (qué hiciste, qué hicieron otros, etc.).
Fecha,
hora
¿Qué paso justo antes de la
conducta?
Conducta: ¿qué se hizo
o dijo?
Se especificó
¿Qué pasó justo después de la
conducta?
Pero no solo podemos suprimir o intensificar así nuestras respuestas
emocionales, sino también nuestras conductas sociales, o incluso nuestras
actitudes, que se adquieren en gran medida de forma mimética. La adquisición
de actitudes y conductas sociales se ajusta muy bien a los rasgos del aprendizaje
implícito descritos en el Capítulo IV (LEWICKI, 1986; PAYNE, JACCOBY y LAMBERT,
2005). Tendemos a comportarnos de modo similar a las personas que nos
rodean, hasta el punto de que BARGH y CHARTRAND (1999) apoyan su defensa de
la “insoportable automaticidad del ser” en gran medida en investigaciones en las
que las personas imitan de modo compulsivo e inconsciente lo que hace otra
persona, a la que muchas veces ni siquiera conocen, que actúa como modelo,
desde las conductas más nimias, como rascarse la oreja, guiñar los ojos o
estornudar, a otras más sustantivas, como atender o no a una persona
necesitada (también CHARTRAND, MADDUX y LAKIN, 2005). Dado este origen
mimético, basado en las funciones de las neuronas espejo de RIZZOLATTI y
301
SINIGAGLIA (2006), las actitudes no solo se adquieren de modo implícito, sino que
son en buena medida contagiosas —el mencionado “efecto camaleón”—, pero
ese contagio es más probable cuando provienen de personas con las que hay
una identificación personal o social. La pertenencia a un grupo social de
referencia (los taxistas, los socialistas, los constructivistas, los culés, los góticos o
los zurdos) suele implicar, además de la identificación, procesos de conformidad a
la presión grupal, de forma que, para mantener su identidad, la persona tiende a
conformarse a las normas y actitudes impuestas por el grupo mayoritario. La
conformidad con la mayoría es uno de los datos más apabullantes (y
preocupantes) que nos proporciona la investigación en psicología social. Aunque
parezca increíble para los no iniciados, la mayor parte de la gente (posiblemente
en ciertas circunstancias usted y yo también) está dispuesta incluso a decir que
un cuadrado verde (que es en efecto verde) es azul si antes la mayoría de la
gente (compinchada por supuesto con el experimentador) dice que es azul
(MOSCOVICI, MUGNY y PÉREZ, 1991).
Pero cada vez es más habitual que algunas de esas actitudes resulten
inconvenientes o inadecuadas en ciertos contextos de aprendizaje, lo que
requiere una modificación o cambio de actitudes, que una vez más solo puede
lograrse mediante una intervención explícita. Como veremos en el próximo
capítulo, esa demanda de cambio actitudinal está muy ligada al cambio social y
por consiguiente en esta sociedad actual, que se transforma tan aceleradamente,
se va haciendo cada vez más común: las actitudes adquiridas en un contexto
dado se vuelven inadecuadas cuando los contextos culturales, sociales, laborales
o de aprendizaje cambian. Si las actitudes se aprenden de forma implícita y
mimética, la mayor parte de las investigaciones dirigidas al cambio de actitudes,
al menos hasta tiempos recientes, se han apoyado en el aprendizaje explícito
asociativo. BODENHAUSEN y GAWROVSKI (2013) identifican tres estrategias
fundamentales en los estudios tradicionales sobre el cambio de actitudes. La
primera de ellas está basada en el condicionamiento (por ej., en la publicidad se
asocia el producto que se quiere vender, inicialmente neutro, a otro objeto o
persona con buena reputación, de forma que genere actitudes favorables hacia el
nuevo producto). Una segunda se basa en la persuasión o transmisión de
mensajes proposicionales y una tercera se apoya en el conocido fenómeno de la
disonancia cognitiva (FESTINGER, 1957), según el cual, cuando existe una
disociación entre nuestro conocimiento proposicional, nuestras ideas, y nuestras
conductas, el conflicto en vez de resolverse mediante una comparación explícita
entre ambas, como suponemos racionalmente, se deshace “suprimiendo” o
inhibiendo aquellas ideas que entran en conflicto con nuestras acciones, de
forma que la estrategia para cambiar las actitudes de las personas es inducirlas a
comportarse de tal forma que genere un conflicto que induzca el cambio de sus
302
ideas o creencias (por ej., si una persona racista se ve obligada a cooperar con
personas a las que inicialmente discrimina tenderá a suprimir o reducir sus
prejuicios). Nótese que ninguna de estas tres estrategias de cambio de actitudes
pone inicialmente el acento, paradójicamente, en explicitar la perspectiva o
actitud de la persona, sino que se focaliza solo en el objeto (la conducta
deseada, bien asociándola con reforzadores, convirtiéndola en objeto de
persuasión o forzando su activación para que disminuya el valor de las actitudes
contrarias a ella). Sin embargo, estudios más recientes, a los que me referiré al
analizar el aprendizaje por ajuste, están mostrando que un verdadero cambio de
actitudes requiere algo más que explicitar el objeto y suprimir representaciones
alternativas. Así, la persuasión parece depender no solo de la claridad del
mensaje sino de cómo es elaborado, interpretado o comprendido por quien lo
recibe en función de sus representaciones previas (PETTY y BRIÑOL, 2012).
Igualmente las estrategias basadas en la generación de conflictos han destacado
la importancia de la explicitación del propio punto de vista en contraste con
otros, especialmente cuando se trata de un conflicto sociocognitvo (MOSCOVICI,
MUGNY y PÉREZ, 1991). Como veíamos en su momento el aprendizaje a partir del
conflicto o del error suele ser el origen de formas de aprendizaje explícito más
complejas, como el ajuste o la reestructuración.
Otro ámbito característico del aprendizaje asociativo explícito, tanto en nuestra
vida diaria como en los laboratorios de Psicología, es la adquisición de
información verbal, o, en un sentido más amplio, el aprendizaje de información
simbólica. Aunque como veremos en próximos apartados, el dominio de los
sistemas simbólicos en que se codifica esa información y la propia comprensión
verbal exceden con mucho los procesos asociativos y por tanto el mero
crecimiento, una buena parte de este aprendizaje verbal está dedicado en efecto
a la mera acumulación de información simbólica, de hechos o datos, que deben
ser recuperados “al pie de la letra” (recuérdese, esa invención del lenguaje
escrito). Lo que caracteriza a la información verbal, en contraposición con el
aprendizaje conceptual, que se logra por procesos de ajuste, es su naturaleza
arbitraria, es decir la ausencia de relaciones significativas entre los elementos que
la componen, que están meramente asociados o yuxtapuestos (no tiene sentido
preguntarse por la relación entre los dígitos que componen un número de
teléfono; además si queremos tener éxito en la llamada debemos recuperarlos
todos con exactitud y en el orden adecuado). Aprender algo como información
verbal implica por tanto hacer una copia fiel de su contenido, del objeto, sin que
quien aprende tenga que aportar ninguna actitud epistémica con respecto a ese
objeto que lo transforme o modifique, ya que eso menoscabaría la fidelidad de la
copia. La meta es claramente pragmática. Si no aprendemos con exactitud el
teléfono o el PIN, no logramos hablar o sacar dinero con la tarjeta de crédito. Lo
303
mismo suele suceder, por desgracia, en muchos contextos de aprendizaje formal
que reducen este a la repetición de información verbal con la meta pragmática de
superar una determinada prueba o examen, sin que el aprendiz se proponga
comprender realmente nada, en el sentido de darle significado (aquella Tabla
Periódica llena de elementos extraños, las diversas áreas que componen el lóbulo
temporal izquierdo, las obras principales obras de Lope de Vega….). Este carácter
reproductivo del aprendizaje de datos y hechos hace que el proceso fundamental
para optimizarlo sea la repetición o repaso del material de aprendizaje. En un
ejemplo más de que las formas más elementales del aprendizaje explícito se
tejen con los mimbres del sistema de aprendizaje más primario —el aprendizaje
asociativo— se ha comprobado que a edades bastante tempranas los niños
recurren ya el repaso de modo explícito y espontáneo para afrontar tareas de
aprendizaje. De hecho, el repaso fue también el primer proceso de aprendizaje
humano en ser investigado experimentalmente, por EBBINGHAUS (1885; véase
BADDELEY, 1982), quien se sometió a sí mismo a interminables sesiones de
aprendizaje de información AAA (arbitraria, abstracta, amodal), en su caso sílabas
sin sentido (JIH, BAZ, GOR, etc.), comprobando el efecto de diversas variables
(cantidad de material o de práctica, distribución de esa práctica, etc.) sobre el
aprendizaje y el olvido de tan apasionantes materiales (imagínese el lector
repasando horas y horas localizadores de billetes de avión LMW3C1, O8WL4J).
Fruto de ese estudio, y sobre todo de muchas investigaciones posteriores sobre
el llamado “aprendizaje verbal” basadas en materiales sin significado, que
abundaron bajo el influjo del conductismo en los años cuarenta y cincuenta, se
conocen los efectos de diversas variables en el aprendizaje de información verbal,
o más en general, simbólica (para una explicación algo más detallada de los
mismos véase POZO, 2008):
1. La cantidad y la distribución de la práctica: en términos generales hay una
relación directa, aunque no lineal, entre cantidad de práctica y aprendizaje,
así como una mayor eficacia de esa práctica cuando se distribuye en el
tiempo en lugar de concentrarse.
2. La cantidad de material: pequeños aumentos en la cantidad de material
requieren grandes incrementos de la práctica. De esta forma el aumento en
la cantidad de material obliga a incrementar la práctica de forma exponencial.
3. El tiempo transcurrido desde el aprendizaje: hay un olvido muy rápido de la
mayor parte del material al poco tiempo de haberlo aprendido, mientras que
el resto se olvida más lentamente.
4. La posición serial, es decir el orden de los ensayos de aprendizaje: dada una
lista de elementos arbitrarios ¿cuáles se aprenderán mejor los primeros o los
últimos? Cuando la lista deba recordarse inmediatamente, los últimos se
recuerdan mejor (efecto de recencia), pero cuando se trate de un
304
aprendizaje más permanente, se aprenden mejor los primeros (efecto de
primacía), siendo los elementos intermedios los que peor se aprenden en
cualquier caso.
5. La semejanza de los elementos que componen el material de aprendizaje:
cuanto mayor es la similitud entre esos elementos, mayor interferencia se
produce entre ellos y más difícil resulta aprender la serie sin cometer errores.
6. Por último, la influencia del significado del material sobre su repaso: en
general, cuando el material tiene algún significado para el aprendiz, resulta
también más fácil de reproducir literalmente.
Una vez identificados esos rasgos de la tarea que hacen más fácil o difícil el
aprendizaje asociativo verbal, algunos estudios se centraron en identificar
estrategias para optimizar el recuerdo de esas listas de información (POZO, 2008).
Y se han encontrado, en línea con el último efecto mencionado, que la mejor
forma es evitar la arbitrariedad del material, buscando una estructura que nos
ayude a aprender los elementos que componen la lista. No en vano en cuanto
podemos cambiamos el PIN arbitrario que nos han dado y ponemos uno con
significado para nosotros, es decir, en el que o bien la relación entre los
elementos no sea ya arbitraria o bien se relacione con otra serie ya
sobreaprendida y habitualmente con significado para nosotros. De forma más
general, aunque el material que deba aprenderse sea arbitrario y no tenga
significado en sí mismo, podemos hacer más fácil su aprendizaje mediante
estrategias o mnemotecnias que “prestan” una organización al material. Muchos
trucos mnemotécnicos (asociar la lista de la compra a las habitaciones de la casa
relacionadas con ella, formar una imagen con dos elementos arbitrarios, hacer
rimas y canciones) se basan en este principio. Como hemos visto, es lo que
hacemos en realidad al cambiar el PIN, de forma que aunque siga sin tener
significado, es mucho más fácil de recuperar. Se trata aún de un aprendizaje
asociativo, pero apunta ya a la idea de que el aprendizaje de información verbal
es más eficaz cuando su material no es AAA, sino que tiene significado, y por
tanto puede aprenderse por procesos explícitos más complejos, dirigidos a la
comprensión. De hecho, si consideramos algunos de los criterios exigibles a todo
buen aprendizaje, como son la permanencia y la transferencia de lo aprendido
(POZO, 2008), el aprendizaje por repaso de información verbal es un proceso
bastante poco eficiente, ya que sus efectos suelen ser bastante efímeros y muy
poco generalizables, lo que reclama de nuevo mayores niveles de explicitación
que no se centren solo en el objeto (el material que debe reproducirse) sino
también en la actitud o perspectiva de quien lo va aprender (sus conocimientos,
creencias, motivos, etc., con respecto a su contenido).
Por tanto, según hemos ido viendo, el aprendizaje asociativo explícito ha
formado parte de una tradición muy importante en la investigación y la
305
intervención psicológica, en gran medida como consecuencia de aquella larga
“glaciación conductista” que limitó, cuando no prohibió, el estudio de los
procesos de aprendizaje más complejos, de naturaleza constructiva. Sin embargo,
los estudios recientes en estos ámbitos —el cambio de actitudes y conductas
sociales, el aprendizaje verbal pero también el cambio personal, donde cada vez
predominan más los llamados modelos cognitivo—conductuales cuando no
directamente constructivistas— reclaman una mayor explicitación de las
representaciones implícitas, un aprendizaje que no se centre solo en la
presentación y transmisión del objeto o contenido que debe aprenderse.
Pero si la mayor parte de los aprendizajes por crecimiento se basan en esta
explicitación, aunque sea limitada, en hacer explícito el objeto que anteriormente
era implícito, hay aún otras dos formas de aprendizaje por crecimiento que
adoptan la dirección inversa, al convertir en implícito aquello que en el
aprendizaje es inicialmente explícito. Como se trata de dos procesos diferentes, la
automatización y la naturalización de representaciones, dedicaremos un apartado
a cada una de ellas.
Automatización y condensación de técnicas
Un caso particular del aprendizaje por crecimiento, o si se prefiere otra forma
de aprendizaje explícito basado en procesos asociativos, es el aprendizaje
procedimental rutinario, que implica adquirir secuencias de acciones que se
aplican de forma repetitiva hasta que se automatizan. La automatización es otro
proceso de aprendizaje asociativo, basado según ANDERSON (1983, 2000) en la
contigüidad, la repetición y el éxito, que se produce como consecuencia de la
práctica reiterada de una secuencia de acciones, representaciones o
conocimientos, que hace que esos aprendizajes se consolidan hasta el punto de
que pasan de ser actividades explícitas, que requieren de los recursos limitados
de la memoria de trabajo, a ser rutinas automatizadas, que se ejecutan de modo
implícito. Así de hecho aprendemos en parte a conducir o a tocar la guitarra,
pero también a hablar fluidamente una lengua, a leer o escribir, o a realizar
ecuaciones de segundo grado o a usar el SPSS.
Sabemos que la actividad de la mente explícita es esforzada y muy exigente en
recursos cognitivos, o si se prefiere energéticos. Estos procesos explícitos o
controlados (SHIFFRIN y SCHNEIDER, 1977), como los que supuestamente debe
ejercer el lector para comprender este párrafo o para hacer una entrevista a un
paciente o planificar una clase, consisten en “operaciones realizadas bajo control
voluntario del sujeto, que requieren gasto de recursos atencionales y que el
sujeto percibe subjetivamente pudiendo dar cuenta de ellos” (DE VEGA, 1984,
pág. 126). En cambio otras tareas como andar, hablar, posiblemente conducir o
preparar el café, pero también sin duda algunos componentes automatizados de
306
la lectura, como muestra claramente el efecto stroop, se pueden realizar sin
apenas consumo de energía cognitiva, mediante procesos automáticos, que
consisten en “operaciones rutinarias sobreaprendidas que se realizan sin control
voluntario del sujeto, no utilizan recursos atencionales y en general el sujeto no
es consciente de su realización” (DE VEGA, 1984, pág. 126). Aunque posiblemente
siempre quede un vestigio de control, y con él de consumo de recursos, cuanto
más automatizada esté una conducta menos costosa será su ejecución o
recuperación.
De acuerdo con la distinción entre procesos implícitos y explícitos, la
automatización consiste por tanto en convertir una representación hasta ahora
explícita en implícita por medio de una práctica asociativa reiterada, por lo que
automatizar es de algún modo implicitar una representación previamente explícita
(POZO, 2003), hasta el punto que puede perder incluso su carácter explícito y no
poder ya recuperarse de modo deliberado, sino solo empaquetada en forma de
secuencia de acciones automatizada. Se trata por tanto de realizar en cierto
modo el viaje inverso al que KARMILOFF-SMITH (1992) propone en su proceso de
redescripción representacional. Mediante la automatización, representaciones
E2/E3, que estaban disponibles para otras representaciones del sistema y podían
ser “expresadas” se empaquetan o “encapsulan”, convirtiéndose en
representaciones de nivel I, de naturaleza procedimental, que pueden recuperarse
o activarse solo como “totalidades, no así sus partes componentes” (KARMILOFFSMITH, 1992). Si veíamos entonces que las representaciones I tenían las
propiedades propias de la mente implícita y encarnada que vimos en el Capítulo
IV, las conductas o representaciones automatizadas tal como reflejan los rasgos
resumidos en la Tabla 7.7 (para más detalles sobre esos rasgos, véase POZO,
2008), se asemejan mucho a las características de los procesos implícitos, tal
como fueron recogidos en el Capítulo IV (ver Tabla 4.1 de la pág. 110).
Tabla 7.7. Diferencias en la activación de las representaciones automatizadas y
controladas
Representaciones automatizadas
Representaciones controladas
• Se ejecutan con mayor rapidez.
• Se cometen menos errores.
• Apenas consumen atención ni requieren esfuerzo
consciente.
• Se ejecutan eficazmente en condiciones adversas.
• No interfieren en el funcionamiento de otros procesos.
• Se aplican de forma rígida, inflexible
• Se ejecutan sin control, de forma casi obligada.
• Pegadas al contexto, muy difíciles de transferir a
nuevos contextos.
• No se pueden recuperar parcialmente ni combinar con
otras representaciones.
307
• Se ejecutan más lentamente.
• Se cometen más errores.
• Requieren más recursos atencionales e implican
esfuerzo consciente.
• Su ejecución se deteriora en condiciones adversas.
• Interfieren en el funcionamiento de otros procesos.
• Se aplican de forma flexible.
• Se ejecutan de forma controlada, voluntaria.
• Despegadas del contexto, más fáciles de transferir a
nuevos contextos.
• Se pueden recuperar parcialmente y combinar con
otras representaciones.
Así, las rutinas automatizadas se ejecutan con más rapidez que los procesos
controlados o explícitos. Las representaciones automatizadas se “disparan”, de
modo inmediato y casi obligado, sin control, en presencia de los indicios
adecuados. Los estudios sobre expertos y novatos muestran que las personas
expertas han automatizado acciones que los novatos realizan de forma
controlada (CHI, 2006). Esto es válido para los “buenos lectores”, si se les
compara con los “malos lectores”, pero también para los expertos en la
resolución de ecuaciones matemáticas, en el diagnóstico médico, en la
conducción de un coche o en cualquier práctica deportiva. Pero además de
rápidas en su ejecución, las rutinas automatizadas suelen ser muy precisas, es
decir suelen ejecutarse siempre igual, con muy poca variabilidad, por lo que se
cometen menos errores. Lo asombroso no es que un diagnóstico médico a partir
de una radiografía se haga en dos segundos (PATEL y GROEN, 1991), sino que sea
certero (yo también puedo hacer un diagnóstico en solo dos segundos, pero no
creo que nadie se fiara de él). Los expertos, que disponen de rutinas
automatizadas, cometen menos errores que los novatos que ejecutan esas
mismas tareas de modo más controlado. Esta mayor rapidez, fluidez y eficacia de
las representaciones automatizadas hace que apenas consuman recursos
atencionales y por tanto que no requieran esfuerzo consciente en comparación
con el procesamiento explícito que deben realizar los novatos ante las mismas
tareas (FELTOVICH, PREITULA y ERICSSON, 2006). Por tanto al no consumir apenas
recursos, en condiciones adversas las representaciones automatizadas se
ejecutan mejor que las controladas. Como sostiene KARMILOFF-SMITH (1992), las
acciones automatizadas se hallan “encapsuladas”, por utilizar la expresión de
FODOR (1983) aunque en un sentido diferente al suyo, constituyendo paquetes
cerrados, esos precocinados cognitivos (RODRIGO, 1993) que, una vez en marcha,
apenas se ven afectados por factores ajenos. De hecho, como señala KAHNEMAN
(2011) cuando los recursos cognitivos son escasos, cuando estamos fatigados
cognitivamente, aumenta la probabilidad de que recurramos a automatismos y en
general a representaciones implícitas, con lo que suele surgir nuestro yo más
primario, incurriendo no solo en errores, debidos a una elección de la rutina
equivocada para ese contexto, o en más sesgos, por ejemplo en forma de
estereotipos. Basta con que el lector se recuerde a sí mismo en uno de esos
momentos y entenderá fácilmente la idea: nos volvemos más irascibles, menos
controlados, atrapados en lo inmediato, en el aquí y ahora, no calculamos las
consecuencias futuras de nuestras acciones y no somos capaces de suprimir de
modo explícito nuestras tendencias primarias, y acabamos diciendo o haciendo
algo de lo que pronto deberemos arrepentirnos.
Entre esas condiciones adversas en las que las representaciones automatizadas
sobreviven mejor que las controladas está también la existencia de factores
308
distractores en situaciones de tarea múltiple. La realización simultánea de dos o
más actividades cognitivas que requieren un procesamiento controlado produce
una interferencia mutua que reduce notablemente la calidad de cada una de
ellas. Dados los límites de nuestra memoria de trabajo no podemos realizar dos o
más tareas complejas de modo simultáneo (como pretender leer este texto de
manera comprensiva mientras se tuitea sobre los planes del fin de semana), a no
ser que alguna de ellas esté automatizada, de forma que libere recursos para
ejecutar esas otras tareas sin apenas interferir en ellas. A medida que
automatizamos un conocimiento (por ejemplo conducir o comprender el inglés
hablado) vamos siendo capaces de usarlo en paralelo a otras tareas (escuchar la
radio, fijarnos en el nuevo hipermercado que han abierto y pensar en la reunión
de la que acabamos de salir, todo ello mientras conducimos). Una vez más los
expertos, personas que han acumulado por crecimiento una gran cantidad de
conocimiento explícito en un dominio y han llegado a automatizarlo a través de
la práctica, activan simultáneamente representaciones que los novatos debemos
procesar de modo sucesivo (CHI, 2006). Algunas de las hazañas cognitivas que
más nos impresionan a los legos en esas tareas, como la traducción simultánea o
jugar partidas de ajedrez simultáneas contra veinticinco contrincantes a la vez, se
basan en la automatización de conocimientos que los demás mortales solo
podemos utilizar de manera muy controlada. Ser experto en algo es en parte
hacer en paralelo, de forma automática, tareas que las demás personas hacen de
forma controlada y sucesiva.
Pero la automatización de representaciones, como todo en esta y en otras
galaxias muy lejanas, tiene también su lado oscuro. Por su propia naturaleza
encapsulada, propia de las representaciones de nivel I según el modelo de
redescripción representacional, el conocimiento automatizado se aplica de forma
rígida, inflexible, además de obligada y compulsiva. Es muy difícil suprimir una
rutina automatizada cuando surge el contexto que normalmente la activa (mi
ejemplo favorito: si ha aprendido a conducir un coche con cambio manual y de
pronto debe conducir un coche con cambio automático, le será muy difícil y
costoso “suprimir” el movimiento del pie izquierdo en busca del pedal más
cercano…. que es nada menos que el freno). Dado que se activan sin control
consciente, las pautas automatizadas son muy dependientes del contexto y por
tanto difíciles de transferir a situaciones o condiciones nuevas. Por último, dada
su naturaleza de representaciones I no pueden recuperarse parcialmente ni
tampoco combinarse con otras representaciones, ya que, según hemos visto, eso
requiere procesos de supresión solo posibles con representaciones explícitas.
Por tanto adquirir un conocimiento experto y eficaz en un dominio requiere
siempre haber automatizado representaciones y acciones que se ejecutan en
piloto automático —dejándolas en manos de esos zombis que según PLACE
309
(2000) habitan en todos nosotros— mientras dedicamos nuestro limitado y
costoso esfuerzo consciente, nuestro aprendizaje explícito, a los componentes
más novedosos o menos automatizados, los más problemáticos de la tarea. Pero
este proceso de automatización se completa con un segundo proceso de
condensación o fusión de representaciones que suele estar asociado a él. Las
representaciones al automatizarse se comprimen en formatos menos
demandantes cognitivamente, como los archivos muy pesados en nuestros
ordenadores, música e imágenes, que vienen casi siempre en formatos
comprimidos. Como ya se ha recordado, nuestra memoria de trabajo tiene una
capacidad muy limitada —en torno a siete elementos independientes en los
adultos normales cuando la tarea impide recurrir a representaciones previas que
reduzcan la demanda cognitiva— que restringe la información que puede ser
atendida y, en consecuencia, aprendida. Un proceso de aprendizaje asociativo,
que permite incrementar esa capacidad funcional, basado una vez más en la
práctica repetitiva, es condensar o fundir aquellos elementos de información que
tienden a producirse juntos en forma de chunks (que en inglés viene a significar
trozo) o piezas de información, que se recuperan como una única representación.
De hecho, uno de los recursos mnemotécnicos más comunes para optimizar el
aprendizaje de información verbal por procesos de aprendizaje explícito
asociativo, como veíamos ya en el apartado anterior, es comprimir o condensar la
información haciendo chunks con las partes que la componen (si usted se sabe
algún teléfono “de memoria”, cosa que ya no es tan común gracias a la prótesis
o memoria extendida que nos proporciona la agenda del móvil, con certeza lo
habrá comprimido o condensado, no se sabrá nueve cifras sino que las habrá
agrupado en chunks que reduzcan su carga de memoria, como los archivos de
música se comprimen en formato mp3 para que “ocupen” menos memoria en el
sistema). Lo relevante para la capacidad de la memoria de trabajo no es la
cantidad de información, sino el número de elementos independientes, es decir,
arbitrarios o yuxtapuestos que deben procesarse (SIMON y KAPLAN, 1989). El
procedimiento mediante el que se condensa la información es por tanto
nuevamente la repetición o el repaso por crecimiento, un proceso de aprendizaje
explícito que utilizamos para recordar listas de datos no organizados. Se
caracteriza porque su recuperación, nuevamente como un todo en su calidad de
representación de nivel I, tiene que adoptar, para ser eficaz, una organización
idéntica a la del contexto de aprendizaje (pruebe el lector con uno de esos
aprendizajes condensados y automatizados, la tabla de multiplicar, si intenta
recuperarla al revés verá que pierde buena parte de esas ventajas funcionales de
la automatización reflejadas en la Tabla 7.7, pág. 308).
Pero no solo aprendemos a condensar información verbal. De hecho, la
formación de esos chunks explica el excelente rendimiento de expertos en tareas
310
propias de su dominio en comparación con los novatos, menos entrenados (por
ej., ERICSSON, 1996; ERICSSON y cols., 2006), sean médicos especialistas realizando
un diagnóstico preciso a partir de una radiografía o cirujanos con el bisturí en la
mano (NORMAN y cols., 2006), violinistas interpretando un divertimento de Mozart
(LEHMAN y GRUBER, 2006), o ajedrecistas recordando posiciones de ajedrez (DE
GROOT y GOBET, 1996; GOBET y CHARNESS, 2006; HOLDING, 1985). El ejemplo más
claro de aprendizaje de rutinas automatizadas y condensadas es el aprendizaje
de técnicas, secuencias de acción que se aplican siempre igual, un componente
de la ejecución experta en cualquier dominio, ya sea profesional o personal
(bailar, tocar un instrumento, cocinar, incluso leer y escribir requiere este
aprendizaje técnico), por lo que resulta muy relevante para la formación de
profesionales en muy diferentes ámbitos pero también para comprender y
mejorar el aprendizaje personal cotidiano. La adquisición de técnicas o destrezas,
ya sean motoras o cognitivas, se basa en un aprendizaje por crecimiento que
conduce a la automatización y condensación de esas representaciones
procedimentales. Suelen identificarse típicamente tres fases principales en la
adquisición de una técnica o una destreza (ver en detalle POZO, 2008; POZO y
POSTIGO, 2000):
a) La presentación de una representación simbólica o mimética de las acciones
a realizar en forma de instrucciones.
b) La práctica o ejercicio de las técnicas presentadas por parte del aprendiz
hasta su automatización; y
c) El perfeccionamiento y transferencia de las técnicas aprendidas a nuevas
tareas.
El entrenamiento técnico suele iniciarse con la presentación de una
representación simbólica y/o un modelo de la acción, es decir mediante una
representación explícita, ya sea simbólica y/o mimética del plan que debe
ejecutarse, que debe servir no solo para fijar el objetivo de la actividad sino
sobre todo para especificar con detalle la secuencia de pasos o acciones que
deben realizarse. Estas representaciones explicitan una vez más, como es propio
del proceso de crecimiento, únicamente el objeto de la actividad, en términos de
las acciones que deben ejecutarse. Si el lector busca cualquier manual de
instrucciones que tenga a mano encontrará un ejemplo de ello, se especifican los
pasos que hay que dar, no por qué hay que darlos ni cómo se relacionan unos
con otros; se trata de una secuencia que debe reproducirse, no comprenderse ni
relacionarse con otras. Pero si quien debe aprender la técnica solo explícita el
objeto, quien diseña su instrucción debería hacer un análisis de la tarea, en
relación con las capacidades o conocimientos previos de quien va a aprenderla, lo
que implicará al menos una explicitación de la actitud y un ajuste de la tarea a
311
las condiciones de ese aprendiz. Ese análisis que debe hacerse para diseñar un
buen programa instruccional para el aprendizaje técnico debe tener en cuenta al
menos (POZO, 2008):
a) Los procedimientos o destrezas ya dominados por los aprendices, que serán
las unidades mínimas que se tomarán como chunks para nuevas
automatizaciones y condensaciones.
b) El número de pasos que componen la secuencia, que deberá ser limitado
para no sobrecargar la memoria de trabajo.
c) Los rasgos del objeto o de la situación en los que hay que fijar
explícitamente la atención parta ejecutar cada paso y pasar al siguiente.
d) A ser posible hacer que la secuencia global constituya un plan congruente
con aprendizajes anteriores, o sea asimilable en los programas
procedimentales previamente aprendidos, reduciendo así la necesidad de
aprender que debe subyacer a todo buen diseño ergonómico del aprendizaje
de técnicas (NORMAN, 1988).
Una vez establecido el “programa técnico” que debe seguirse, la segunda fase,
la más crucial en el entrenamiento técnico, implica la práctica de la secuencia
presentada. Bien por partes, bien todos juntos, se repiten, a ser posible bajo la
supervisión del entrenador, los pasos instruidos. La función de esta fase es
automatizar y condensar como tal la secuencia de acciones hasta convertirla en
una técnica o rutina sobreaprendida y así implicitarla. Por un lado se trata de
“componer” o condensar en una acción todos los pasos que anteriormente han
sido descompuestos o separados en las instrucciones, de forma, que como
consecuencia de la práctica repetida, el aprendiz acabe ejecutándolos como una
sola acción (o chunk) y no como una serie de acciones consecutivas. La técnica
se automatiza, pasa de ejecutarse de modo controlado a realizarse de modo
automático, se encapsula en un paquete de acción que se dispara de manera
rutinaria, sin necesidad de pensar en ello o tomar decisiones (como decía el gran
Saramago en Todos los hombres, a veces no tomamos decisiones, las decisiones
nos toman a nosotros) en presencia de los indicios adecuados. De ahí que con
mucha frecuencia sepamos hacer cosas que ya no sabemos decir, porque la
representación explícita que inicialmente tuvimos, en forma de instrucciones o
modelo, acaba por olvidarse o ser muy difícil de recuperar por falta de uso (por
ejemplo, si el lector escribe con frecuencia en el ordenador casi con certeza
encontrará más fácilmente las letras “con los dedos” que verbalmente ¿dónde
está la “e” o la “f”?). Pero además de automatizarse, en esta fase la acción debe
condensarse, formar un chunk. Cuando aprendemos a conducir, la compleja
maniobra de cambiar de marcha, inicialmente descompuesta en una serie de
pasos sucesivos (detectar el ruido del motor, soltar el pie del acelerador, pisar el
312
embrague, cambiar la marcha, pisar el acelerador y soltar el embrague) se
convierte en una sola acción.
Durante esta fase de práctica repetitiva, el entrenador debe supervisar el
aprendizaje por crecimiento —algo en lo que difiere de otras formas más
complejas de aprendizaje explícito, de naturaleza constructiva, donde como
veremos el control metacognitivo lo realiza la propia persona que aprende—,
corrigiendo errores técnicos y proporcionado un feedback al mismo tiempo que
un refuerzo. La explicitación sigue centrada en el objeto, se trata de evitar que
las acciones se desvíen del plan fijado. Como aprendizaje asociativo que es, la
adquisición de técnicas se basa en el éxito no en el error, que debe ser
minimizado o eliminado. Es importante por tanto corregir esos errores técnicos y
además hacerlo antes de que la técnica se condense y automatice, porque una
vez “empaquetada” o “encapsulada” resulta mucho más difícil de modificar, dado
que el encadenamiento de acciones se vuelve “obligatorio” o inevitable para el
aprendiz una vez que la secuencia se dispara y el procedimiento queda
“embutido” (KARMILOFF-SMITH, 1992).
Una vez automatizada y condensada la técnica se entra en una tercera fase de
perfeccionamiento y transferencia del procedimiento a nuevas situaciones, que
implicará tanto procesos de generalización como de especialización de la técnica
(ANDERSON, 1983). Aunque las representaciones automatizadas están muy
apegadas al contexto, según refleja la Tabla 7.7 (pág. 308), su uso se extiende a
contextos similares (una vez sacado el carné de conducir, es preciso adecuar la
conducción a otros vehículos, lo que requiere ese perfeccionamiento). Pero
hemos visto también que las destrezas automatizadas se generalizan de modo
muy limitado, se trata no de un ajuste explícito, deliberado, como el que
veremos a continuación al tratar el proceso de ajuste, sino de adecuar poco a
poco, y en gran parte de forma no controlada, la fuerza con que se pisa el
embrague o el giro del volante. A partir de PERKINS y SALOMON (1989), podemos
diferenciar una doble vía para el ajuste y transferencia de lo aprendido, una vía
baja, de naturaleza automática o implícita, basada en rasgos asociativos, como la
semejanza entre los elementos que componen los contextos de aprendizaje, y
una vía alta, basada en el significado de la situación y en la organización explícita
de los materiales de aprendizaje. En ambos casos la transferencia se apoya en
procesos de generalización y diferenciación —un ejemplo más de la hipótesis de
reinterpretación según la cual los niveles superiores usan los mismos mimbres
que los inferiores pero les dan un nuevo significado—, pero mientras que la
primera es propia de un aprendizaje asociativo —de hecho la generalización y la
discriminación son procesos asociativos que funcionan incluso en los escenarios
más simples de aprendizaje animal—, y como máximo requiere explicitar el
objeto en términos de semejanza o discriminación entre rasgos de contextos
313
(“este embrague es más duro”), la vía alta requiere un proceso de explicitación
más profundo, de naturaleza constructiva, en términos de ajuste, que implica
explicitar no solo el objeto sino también la actitud, la relación entre ese objeto y
otros objetos con el fin de comprender sus semejanzas y diferencias, por lo que
volveré a él en un próximo apartado.
Por tanto, para favorecer esa transferencia por procesos asociativos, se pueden
utilizar patrones técnicos con alta similitud entre sus componentes o en su
programa global, multiplicar y diversificar las condiciones de aplicación de las
técnicas durante el entrenamiento, etc. Pero también puede fomentarse otro tipo
de aprendizaje que vaya más allá del simple entrenamiento técnico y que
requiera comprender lo que se está haciendo, lo que implicará apoyarse en
procesos constructivos de ajuste propiamente dichos. De hecho, un aprendizaje
complejo requiere un equilibrio continuo entre los procesos de implicitación,
como sucede al automatizar y condensar una representación, y de explicitación,
como es el caso del ajuste. Esta misma relación compleja, de mutuo apoyo entre
los procesos implícitos y explícitos, se da en el último tipo de aprendizaje por
crecimiento que vamos a abordar brevemente en este apartado, los ya
mencionados procesos de naturalización.
Naturalización
A lo largo del Capítulo VI vimos en varias ocasiones, al ocuparnos de cómo los
sistemas culturales de representación transforman la mente al incorporarse a ella,
que ese proceso suele conducir, cuando predominan las metas pragmáticas en su
aprendizaje, a una naturalización de esos sistemas, que de esa forma pasan a
objetivarse (el tiempo es lo que miden los relojes, el cero es un objeto real, o la
escritura no es sino la transcripción de la lengua hablada, por lo que los
hispanohablantes siempre nos extrañamos, y molestamos, por las diferencias
arbitrarias que hay en inglés entre lo escrito y su fonética, como si ambas cosas
debieran
ser
iguales),
haciéndose
transparentes
o
invisibles
representacionalmente buena parte de sus propiedades, de las actitudes
epistémicas requeridas para su comprensión. Esa naturalización sería en cierto
modo una inoculación cognitiva, ya que del mismo modo que las vacunas
producen los llamados anticuerpos, que se incorporan como parte del organismo
para defenderlo de agentes externos, las representaciones naturalizadas pasan a
formar parte de nuestras representaciones encarnadas e implícitas, y por tanto
asumen todas aquellas propiedades enunciadas sobre ellas. ORTEGA y GASSET
(1944) en su diferenciación entre las ideas —que serían similares a nuestras
representaciones explícitas— y las creencias —análogas a las representaciones
implícitas— sostenía que las ideas de una generación acaban por convertirse en
creencias de la siguiente. BURKE (2000) recupera como ejemplo de esa
314
naturalización la imagen del “árbol del conocimiento” con la que solían
representarse en el Renacimiento las clasificaciones del conocimiento, como por
ejemplo el Arbor Scientiae con el que Ramon LLULL representara en 1515 la
estructura ramificada y jerárquica de los saberes (ver Figura 7.4), y a través de
ella nos recuerda que esa naturalización cumple además una función social
esencial en el proceso, también conservador, de la acumulación del conocimiento:
“la imagen del árbol ilustra un fenómeno central en la historia cultural: la
naturalización de lo convencional o la presentación de la cultura como si se
tratase de naturaleza, del invento como si fuese un descubrimiento. Esto implica
negar que los grupos sociales son responsables de las clasificaciones, con lo cual
se refuerza la reproducción cultural y se pone resistencia a la innovación” (BURKE,
2000, pág. 118 de la trad. cast.).
La metáfora del árbol del conocimiento ilustra muy bien no solo la
naturalización sino el propio proceso de aprendizaje, basado en el crecimiento de
cada una de las ramas pero también en el brote de nuevas ramas, e incluso en la
supresión o poda de aquellas que no crecen bien o llegan a ser perjudiciales para
el crecimiento del resto de las ramas; o también la naturalización u ocultación de
ciertos saberes, que se hacen implícitos, se hunden en las raíces, desde las que
siguen configurando y formateando, aunque no sean visibles, el crecimiento del
árbol. Ese proceso de ocultación o implicitación supone hacer un recorrido en
parte similar al que siguieron esos mismos códigos en su evolución cultural, por
el que, a medida que se diseminaban culturalmente, se adaptaban a las
limitaciones de la mente humana, de acuerdo con los principios del diseño
ergonómico (NORMAN, 1988), e iban haciendo implícitos, ocultando en el tejido
representacional, componentes que inicialmente estaban explícitos (PÉREZ
ECHEVERRÍA, MARTÍ y POZO, 2010), como puede comprobar cualquiera que intente
leer un manuscrito o un mapa medieval.
315
Figura 7.4. El Arbor Scientiae de Ramon LLU LL como naturalización del conocimiento.
Este paralelismo refleja no solo cómo la cultura transforma la mente, sino
también cómo la mente transforma la cultura (POZO, 2003), o si se quiere una
vez más cómo se construyen mutuamente. Si la incorporación de los sistemas
culturales de representación extiende, modifica y reconstruye nuestras funciones
mentales, no es menos cierto que para ser eficaces, para satisfacer las metas
pragmáticas de quienes los usan en contextos sociales concretos, esos sistemas
deben adecuarse a las restricciones mentales impuestas esencialmente por
nuestra mente implícita y encarnada, pero también por las limitaciones de
nuestra mente explícita, por ejemplo su capacidad de procesamiento limitada.
Los sistemas culturales de representación deben correr en la mente, para lo cual
ésta debe en parte reformatearse, pero para ser eficaces y pragmáticos, para
poder usarse con escaso costo cognitivo, sin esfuerzo y atención, sin apenas
explicitación, también esos sistemas deben reformatearse para adecuarse a las
restricciones impuestas por la mente. Uno de los procesos mediante los que se
produce esa reconstrucción mental de la cultura (POZO, 2003) es la
naturalización, basada en procesos de crecimiento, por la que esas
representaciones culturales se convierten en representaciones implícitas. Uno de
los modelos teóricos más sugerentes para dar cuenta de este proceso es el
planteado por MOSCOVICI (1976; MOSCOVICI, MUGNY y PÉREZ, 1990) para explicar la
formación de representaciones sociales como un proceso de elaboración de un
“inconsciente social”. Según MOSCOVICI en esa asimilación interviene, entre otros,
316
un proceso de objetivación, que se divide en tres fases: a) una construcción
selectiva que implica seleccionar aquellos elementos de una determinada teoría o
representación más relevantes o congruentes con el conocimiento social, que
pasan a adoptar una organización propia (significativamente MOSCOVICI, 1976,
analiza cómo el psicoanálisis, al convertirse en representación social, en una parte
de nuestra cultura, es desbrozado, seleccionado, de forma que la versión cultural
del psicoanálisis, la represión de esa obsexión inconsciente, se aleja bastante del
modelo original freudiano); b) un esquema figurativo por el que esa
representación (del psicoanálisis, de la adolescencia, del SIDA o del aprendizaje)
se “estructura y objetiviza en un esquema, se transforma en un esquema
figurativo de pensamiento, sintético, condensado, simple, concreto, formado con
imágenes vívidas y claras” (PÁEZ y cols., 1987, pág. 308), es decir la
representación se convierte en un paquete de información estereotipado; y c)
una naturalización, por la que la representación se convierte subjetivamente en
una realidad, se vuelve implícita, se transforma en una representación de nivel I,
en el sentido de KARMILOFF-SMITH (1992), que no se puede desempaquetar y
relacionar de modo significativo con otras representaciones.
Vemos una vez más que este triple proceso de simplificación, uso de
representaciones analógicas y naturalización es una reducción de las
representaciones culturales inicialmente explícitas al formato y las restricciones de
las representaciones implícitas, con todas las propiedades atribuidas a estas.
Aunque es muy escasa la investigación psicológica sobre cómo tiene lugar este
proceso de naturalización, en especial sobre cómo los niños al incorporar esos
sistemas de representación los naturalizan (MARTÍ, 2003, 2012), sin duda se
apoya en un proceso de aprendizaje explícito por crecimiento, que conduce,
como en el caso de la automatización, aunque probablemente por procesos
sutilmente
diferentes,
a
hacer
implícitos
muchos
componentes
representacionales, que en el momento de su aprendizaje debieron ser
explicitados al menos en términos de actitudes y mediante procesos de
suspensión representacional, de forma que acaban por suprimirse y el foco de la
explicitación se reduce a objetivar ciertas propiedades del sistema como si fueran
parte de la realidad externa observable, como sucede en general con nuestras
representaciones encarnadas, en las que atribuimos al mundo, a los objetos, las
restricciones que en realidad impone nuestro cuerpo a la mente.
Ventajas y límites del aprendizaje por crecimiento
Según hemos ido viendo, la recuperación para el aprendizaje explícito en forma
de crecimiento de los procesos asociativos que conforman nuestro dispositivo de
aprendizaje más básico, aquel que compartimos con otras muchas especies,
comporta importantes beneficios cognitivos. Si el aprendizaje asociativo implícito
317
tiene una clara funcionalidad cognitiva, al proporcionarnos respuestas o
representaciones a preguntas que nunca nos hemos hecho, tiene la desventaja
de que con frecuencia desconocemos también la propia naturaleza de esas
respuestas o representaciones, en la medida en que se mantiene implícitas, con
lo que, como ya se ha dicho, quedamos en manos de los zombis que nos
habitan sin nosotros saberlo. En cambio, al hacer explícitos esos procesos y con
ellos sus resultados, el aprendizaje por crecimiento permite aprovechar muchas
de las ventajas de las representaciones implícitas ante tareas con metas
pragmáticas —resumidas claramente en la Tabla 7.7 (pág. 308)— pero sin el
riesgo de ponerse en manos de desconocidos, dado que el conocimiento
automatizado, en la medida en que es inicialmente explícito, puede ser valorado,
tal vez no por el propio aprendiz pero sí con frecuencia por quien le ayuda a
aprenderlo, su instructor, formador o entrenador, que puede seleccionar los
conocimientos que deben adquirirse y automatizarse. De hecho, aunque el resto
de las especies aprenden de forma asociativa, somos, que se sepa, la única que
repasa de forma explícita e intencional lo que quiere aprender, mediante una
práctica repetitiva deliberada. No es por tanto extraño, como veremos en el
próximo capítulo, que en muchos contextos de aprendizaje formal, e incluso
informal, se promueva el aprendizaje por crecimiento de conductas, de hábitos
sociales, de destrezas o de información verbal.
Pero si la Tabla 7.7 saca a la luz los beneficios del aprendizaje asociativo
explícito, también saca sus debilidades, el lado oscuro. Como todo aprendizaje
asociativo simple, su función es reproducir una representación sin cambiarla, es
decir sirve para tareas cuyas metas sean exclusivamente pragmáticas, pero es
claramente insuficiente, si no inútil, cuando esas representaciones haya que
usarlas de modo flexible en nuevos contextos o tareas. Como vimos en el
capítulo anterior, mientras el aprendizaje cultural estuvo centrado en la
reproducción de los saberes establecidos (la explicitación solo del objeto), este
aprendizaje por crecimiento cumplía su función, pero a medida que los contextos
sociales se han ido volviendo más complejos y cambiantes, cada vez es menos
útil aprender repitiendo, porque en la nueva cultura del aprendizaje, que analizaré
en el próximo capítulo, es poco probable que el contexto de uso futuro de esas
representaciones sea estable. Aprender repitiendo sirve para generar un
conocimiento rutinario, inflexible, para afrontar ejercicios —situaciones que
requieren el uso de conocimientos o destrezas sobreaprendidas, sin modificarlas
en ningún parámetro— pero no para enfrentarse a problemas —situaciones en
las que hay que tomar decisiones sobre cómo usar los conocimientos disponibles
— (POZO, 2008). Si, como veremos en el Capítulo VIII, la revolución industrial
hizo necesario un gran desarrollo del aprendizaje técnico, para formar obreros
que manejaran las máquinas, la nueva revolución tecnológica que nos está
318
conduciendo supuestamente hacia la sociedad del conocimiento está haciendo
obsoletos la mayor parte de los aprendizaje técnicos, que ejecutan ya sistemas
informáticos automatizados, de forma que las personas se ven cada vez más
orientadas a afrontar los problemas o situaciones abiertas para los que esos
sistemas no sirven. De la misma forma, esta nueva revolución tecnológica está
haciendo innecesario el aprendizaje de cantidades masivas de información verbal,
que ha llenado los currículos escolares e incluso universitarios durante décadas.
Ahora que casi toda la información está a un golpe de dedo, lo importante no es
acumularla en la memoria mediante un aprendizaje por crecimiento, sino saber
buscarla, seleccionarla, analizarla, criticarla, lo que requiere procesos de
aprendizaje explícito más complejos, de naturaleza constructiva, ligados como
veremos de inmediato a la gestión metacognitiva del propio aprendizaje. Sin
duda sigue siendo necesario adquirir cierta cantidad de información verbal y
aprender técnicas que se apliquen de manera rutinaria, pero la demanda de
aprendizaje en nuestra sociedad se orienta cada vez más a dotar a las personas
de capacidades para seguir cambiando, para seguir aprendiendo, lo que requiere
comprender el conocimiento y saber usarlo de forma estratégica, rasgos que se
vinculan, como mínimo, al aprendizaje por ajuste.
Igual sucede en el ámbito del cambio personal. Aunque el aprendizaje por
crecimiento puede proveer a las personas de soluciones ya acabadas,
empaquetadas y listas para afrontar situaciones para las que no tenían recursos
psicológicos, la naturaleza cambiante de la vida social en todos los ámbitos
(personal, profesional, social) hace más recomendable usar estrategias de
intervención que favorezcan el desarrollo de competencias para gestionar de
forma autónoma esas situaciones conflictivas. Retomando la frase de SARAMAGO,
se trata de ayudar a las personas a tomar decisiones, no de habituarlas a que las
decisiones les tomen a ellas. Y para eso es necesario avanzar en la explicitación
más allá del crecimiento, desde los procesos asociativos hacia los procesos
constructivos.
Aprendizaje por ajuste
Acabamos de ver algunas de las limitaciones del aprendizaje asociativo que
hacen necesarias formas de aprendizaje explícito de naturaleza constructiva. Pero
tal vez la principal limitación del aprendizaje asociativo explícito sea que en
realidad nuestra mente no está preparada, no ha sido seleccionada, para hacer
copias fieles de la información pasada con el fin de recuperarlas con exactitud en
el futuro. Al igual que la Historia como actividad culturalmente organizada
requirió de sistemas culturales de representación externa —todo lo anterior es
prehistoria— la memoria, como evocación fiel del pasado, y el aprendizaje “al pie
de la letra” son también, como vimos en el capítulo anterior, invenciones
319
culturales. Nuestra mente primaria no sirve para recuperar con fidelidad las
representaciones del pasado, sino sobre todo para anticipar el futuro, para poder
asimilar las situaciones por venir (POZO, 2001). Es bien cierto que el aprendizaje
asociativo implícito tiene por función detectar la estructura correlacional del
mundo, los objetos y sucesos que acontecen con regularidad, pero ello no
implica, como hemos visto en el aprendizaje por crecimiento, que registre todos
los detalles con exactitud y los pueda recuperar así, sino al contrario, que extrae
lo que hay de común en ese flujo de diferencias. Sin embargo, el aprendizaje por
crecimiento sí suele tener la exigencia de la fidelidad (hay que reproducir con
exactitud el número del DNI o el nombre de esa alumna a quien queremos
preguntar, o los pasos para programar el robot de cocina). No se trata de extraer
lo que hay de común entre todos los números de teléfono, o entre los nombres
de todas las alumnas, lo que comparten los diversos sistemas para programar
aparatos. Hay que aprender ese número, ese nombre y ese programa con
exactitud, sin cambiar el orden de los datos, o de lo contrario no se tiene éxito
(como sucedía cuando tuvimos que aprender así listas de accidentes geográficos,
de preposiciones o de verbos irregulares, donde todos los errores también solían
penalizar). Pero ni nuestro sistema de aprendizaje asociativo ni nuestra memoria
e si asumimos la limitada fidelidad de nuestra memoria para hacer tenían
originalmente esa función, hacer copias exactas de los objetos, porque de hecho
hasta la Revolución Industrial y la producción en serie en el mundo no había dos
objetos exactamente iguales. Ni la naturaleza ni la producción artesanal —incluida
la copia de manuscritos en los monasterios— produce réplicas exactas (la
evolución es posible entre otras cosas gracias a las mutaciones o cambios
aleatorios en la escritura del código genético; sin esos “errores” no habría
diversidad ni evolución; como tampoco habría aprendizaje constructivo,
verdadera comprensión). ¿Qué función tendría entonces un sistema de
aprendizaje dirigido a hacer copias de objetos que no volverían a repetirse nunca,
con los que nunca volveríamos a encontramos como tales? El aprendizaje
reproductivo es por tanto una invención cultural, como lo es el famoso Ejecutivo
Jefe que supuestamente gobierna nuestra mente, pero se trata de una invención
tan potente, o tan pregnante que, de acuerdo con la lógica que acabo de
explicar, se ha naturalizado hasta el punto de que en nuestra cultura se asume
que la memoria es un depósito fiel y estático de lo que nos ha acontecido. En los
días en que escribo estas páginas es noticia que el Tribunal Supremo de España
ha absuelto a una persona previamente condenada por robo, pero con su pereza
habitual la absolución ha llegado tarde, cuando esa persona ya había muerto en
la cárcel. Lo que llama la atención es que esa persona fue condenada por el
testimonio de la persona atracada que por tres veces confirmó sin titubeos la
identificación. Los análisis de ADN en algunas pruebas conservadas mostraron
320
que el supuesto culpable era de hecho inocente y por tanto que el testimonio era
erróneo, lo cual no debe extrañar a nadie que conozca las investigaciones sobre
psicología del testimonio, que vienen mostrando desde hace décadas su escasa
fiabilidad (por ej., DIGES y ALONSO QUECUTY, 1993; LOFTUS, 1996; PÉREZ MATA y
DIGES, 2007). De la misma forma en nuestra cultura, y aún más, como veremos
en el próximo capítulo, en las culturas de aprendizaje orientales (LIN, 2011), la
psicología intuitiva asume que aprender es hacer una copia exacta del objeto o el
material presentado, una creencia que tienen ya los niños pequeños, a los 4 años
(SCHEUER y cols., 2006a, 2006b), pero que sigue estando presente en los
profesores en diversos niveles educativos (POZO y cols., 2006) e incluso entre los
propios alumnos universitarios (APARICIO y POZO, 2006).
Frente al supuesto de que aprender es hacer copias exactas de los objetos que
habitan el mundo o, recurriendo a una célebre metáfora de Borges, elaborar
mapas que sean una copia exacta del territorio que representan, y que por tanto
la adquisición de conocimiento es una búsqueda de la verdad, nuestro sistema
cognitivo está diseñado para enfrentarse a territorios muy cambiantes, nunca
iguales a sí mismos. El aprendizaje implícito asociativo sirve para elaborar mapas
que recojan la estructura redundante de territorios diversos, olvidando los
detalles concretos y las diferencias. En cambio, el aprendizaje explícito, y dentro
de él muy en especial el aprendizaje por ajuste, se orienta precisamente hacia
aprender de esas diferencias, de los errores, de los conflictos, como vimos en el
Capítulo IV. Al explicar el modelo de redescripción representacional hemos visto
un excelente ejemplo de cómo el conocimiento explícito avanza detectando
diferencias e intentando comprender el significado de las mismas. En la tarea del
equilibrio de bloques (Figura 7.2, pág. 290), los niños llegaban a discriminar,
como ahora veremos por procesos de ajuste, entre dos teorías para equilibrarlos,
la del centro geométrico y la de la gravedad. Esta última la construían
sometiendo a prueba sus ideas, detectando lo que tenían en común los bloques
que se caían, en lugar de desechar esas caídas como errores, y en ese proceso
de exploración cometían además errores deliberados, comprobaban que ciertos
bloques en efecto se caían si asumías la teoría del centro geométrico, ya que su
meta en ese momento ya no era, como en los niños más pequeños, pragmática,
evitar que se cayeran los bloques, sino epistémica, comprender por qué se caían
o se mantenían en equilibrio. Muchos “descubrimientos” científicos, originados
por azar, como el de las neuronas espejo, han seguido un proceso similar, en
lugar de desechar la situación como un error el investigador se ha preguntado
por qué sucedía eso y ha intentado relacionar ese suceso con los modelos o
representaciones explícitas disponibles.
En ambos casos se aprende buscando relaciones entre componentes de la
situación y de las propias representaciones, explicitando los propios modelos y
321
las situaciones conflictivas a las que se enfrentan y suspendiendo algunas
propiedades de esos modelos para aceptar, con carácter hipotético (“como si”)
otras representaciones alternativas, una perspectiva distinta del problema.
Podríamos decir que mientras el aprendizaje asociativo implícito nos proporciona
respuestas a preguntas que no nos hemos llegado a hacer, el aprendizaje por
crecimiento supone acumular respuestas a preguntas que empiezan con un qué
(¿qué sucedió durante el segundo Directorio?, ¿qué hay que hacer para
programar el DVD?, ¿qué peso atómico tiene el uranio?, ¿qué nombre tiene esa
alumna? etc.), que explícita solo el objeto de conocimiento, lo que hay que
aprender, que ya está previamente establecido. En cambio, el aprendizaje por
ajuste, o la comprensión propiamente dicha, supone hacerse preguntas que
empiezan con un por qué (¿por qué se produjo la Revolución Francesa?, ¿por
qué el cielo es negro por la noche cuando hay millones y millones de estrellas ahí
fuera?, ¿por qué vuelan, o flotan, los aviones?, ¿por qué he suspendido el
examen?, ¿por qué esa alumna no me atiende?), cuya respuesta, no siempre
disponible al hacerse la pregunta, requiere explicitar no solo el objeto, sino la
actitud representacional, las posibles relaciones de ese objeto con otros objetos o
representaciones, lo que requiere suspender algunos de sus componentes para
combinarlas, por medio de analogías, generalizaciones o discriminaciones
conceptuales. Este aprendizaje por ajuste es esencial no solo para la
comprensión de las representaciones simbólicas que constituyen buena parte del
tejido cultural en nuestra sociedad, sino también para aprender a usar en
contexto, de forma estratégica, los conocimientos procedimentales, lo que
requiere adoptar nuevas actitudes o perspectivas metacognitivas con respecto a
ellos, e incluso para otros aprendizajes sociales y personales, para los que
tampoco basta con acumular representaciones o conductas por procesos de
crecimiento. Veamos cada uno de estos tipos de aprendizaje por ajuste.
Aprendizaje por comprensión
Hace unas pocas páginas, cuando analizaba las variables que influían en el
aprendizaje asociativo explícito de información verbal, destacaba que dotar al
material de significado facilitaba también su recuerdo literal. Cuando a las
participantes en un experimento se les dan listas de palabras y se les pide que se
fijen en si riman o no entre sí, aprenden muchas menos palabras que cuando se
les pide que se fijen en su significado. En los ya clásicos estudios sobre los
niveles de procesamiento (CRAIK y TULVING, 1975) se diferenciaba entre el
procesamiento superficial, centrado en los rasgos físicos o estructurales de los
palabras, y el procesamiento profundo, esencialmente dirigido al significado, que
en nuestros términos requiere no solo explicitar el objeto, lo que hay que
aprender como una lista objetiva de información, sino sobre todo las relaciones
322
entre los elementos que componen esa lista. Así, si en lugar de aprender los
tipos de aprendizaje por crecimiento y sus características como una lista arbitraria
en la que cada componente es una unidad de información aislada, que debe
recuperarse tal cual, literalmente, se enfatiza la organización de esos materiales,
las relaciones conceptuales entre sus componentes, y no solo sus asociaciones, el
aprendizaje de esa información mejorará, al no ser ya datos aislados, sino parte
de una red de conceptos con significado. El funcionamiento de un microondas, la
receta del bacalao al pil pil, la organización de una base de datos o la Tabla
Periódica pueden aprenderse por crecimiento como listados arbitrarios, pero se
aprenderán mejor si se intentan comprender las relaciones de significado que hay
entre los elementos que lo componen (¿por qué hay que echar la harina después
de la cebolla?, ¿puedo usar ajo en lugar de cebolla, si se me ha acabado?).
Comprender implica establecer relaciones entre los elementos que componen una
unidad de información, lo que requiere, como ya se ha destacado repetidamente,
la explicitación de la actitud representacional mediante procesos de supresión.
En el Capítulo IV ya vimos la diferencia entre adquirir categorías —listas de
rasgos que tienden a covariar— y conceptos, que se definen por su relación con
otros conceptos. Como vimos ya entonces, la extracción o abstracción de
regularidades en el entorno genera un tipo de representaciones, de carácter
implícito, como son las categorías naturales (ROSCH, 1978), con un alto valor
predictivo. Sin embargo, la naturaleza implícita de esas categorías restringe su
significado explícito para el aprendiz, que no puede acceder fácilmente a esa red
de asociaciones o conexiones tejidas entre esas categorías. Sin duda tenemos
una representación implícita de lo que es una mesa, un farol, una lubina o un
geranio. Pero nos sería muy difícil definir objetos o conceptos cotidianos como
esos. Usamos la categoría de mesa o geranio con suma facilidad, ya que nos
sirve para reconocer de forma automática objetos, y para asociar esa categoría
con otras, pero el concepto de mesa o geranio solo podemos definirlo o
comprenderlo por su relación con otros conceptos. De esta forma, las categorías,
por su carácter implícito, tienen una función pragmática pero carecen de fuerza
explicativa, mientras que los conceptos, que a veces no tienen tanta eficacia
pragmática, nos ayudan a comprender, a establecer redes de significados entre
los sucesos y por tanto cumple una función epistémica.
La Tabla 7.8 resume las principales diferencias entre el aprendizaje de
información verbal (o simbólica, en un sentido más amplio) y la comprensión de
conceptos. En primer lugar, como se ha señalado ya, los hechos y datos se
aprenden de modo literal, mientras que los conceptos se aprenden estableciendo
relaciones entre esa nueva información y otras representaciones o conocimientos
previos disponibles en la mente. Comprender implica relacionar de forma explícita
lo nuevo con lo ya conocido (SÁNCHEZ, 2010), lo que exige explicitar algunos de
323
esos conocimientos previos, cuyo origen puede estar en las representaciones
adquiridas mediante aprendizaje implícito, en representaciones culturales
explícitas o ya naturalizadas. Explicitar esos conocimientos previamente implícitos
supone por tanto que el aprendizaje no se centra tanto en el objeto como en las
actitudes o perspectivas que podemos mantener con respecto a él —nuestras
actitudes representacionales— que debemos combinar o relacionar entre sí en
algún código o formato representacional explícito, al modo de las
representaciones E2/E3 en el modelo de KARMILOFF-SMITH (1992). Así, mientras
que el aprendizaje de información verbal —o en un sentido más general de
información simbólica— puede hacerse sin explicitar esas representaciones
previas —la actitud representacional de quien aprende—, el aprendizaje de
conceptos solo podrá ser eficaz si ayuda al aprendiz a gestionar sus
representaciones previas, activándolas y relacionándolas con los nuevos
conocimientos que debe aprender. Esto hace además que el aprendizaje de
información verbal, de hechos y datos, sea de carácter absoluto, todo o nada. O
uno sabe cuál es la capital de Moldavia —y va a ser que no— o no lo sabe. O
sabe el PIN para activar el móvil o no lo sabe. Aquí no valen aproximaciones, a
los tres intentos fallidos, aunque sea solo por una cifra, el móvil se bloquea. En
cambio, los conceptos no se saben “todo o nada”, sino que se pueden entender
a diferentes niveles, en función de las relaciones que se establezcan con otros
conceptos. El lector comprenderá las ideas que aquí se expresan de modo
diferente si es estudiante o profesor, si se acerca al libro como estudiante de
Psicología o como un formador de formadores en busca de nuevos modelos
desde los que diseñar su práctica profesional. Como vimos en el Capítulo VI, la
comprensión de textos requiere un lector crítico o analítico que, más allá de una
lectura reproductiva, intente dar significado al texto, interpretándolo o
reconstruyéndolo en función de sus metas, de sus conocimientos o de su propia
historia personal. Mientras que el aprendizaje de hechos solo admite diferencias
“cuantitativas” (“sí” lo sabe o “no” lo sabe), el aprendizaje de conceptos se
caracteriza por los matices cualitativos (no se trata tanto de si se comprende o
no sino de “cómo” se comprende), una diferencia esencial a la hora de
discriminar, en contextos de evaluación, uno y otro tipo de aprendizaje.
Tabla 7.8. Diferencias entre el aprendizaje de información verbal o simbólica y la
adquisición de conceptos
Información verbal
Concepto (significado)
Consiste en
Copia exacta o literal.
Relación o interacción con conocimientos previos.
Se basa en procesos
de
Crecimiento (repaso).
Ajuste (comprensión o interpretación).
Naturaleza
Cuantitativa
Cualitativa
324
(con
niveles
intermedios
o
graduales
de
Naturaleza
(todo o nada).
significado).
Permanencia
Escasa (sin repaso).
Mayor.
Transferencia
Muy
(contexto).
Mayor (organización).
limitada
325
Por último, los hechos y los conceptos no solo difieren en su aprendizaje, sino
también en su olvido o probabilidad de recuperación. Lo que comprendemos lo
olvidamos de manera bien diferente a ese rápido olvido de la información
arbitraria. Mientras en el aprendizaje asociativo hay una recuperación y
transferencia de vía baja (PERKINS y SALOMON, 1989), que depende solo de la
semejanza entre el contexto de aprendizaje y recuperación —según el principio
de codificación especifica enunciado por TULVING (1983) cuantos más indicios
compartidos haya mejor será la recuperación— en el caso de la comprensión, o
en general del aprendizaje por ajuste, la transferencia depende de la cantidad y
calidad de las relaciones de significado establecidas (POZO, 2008). El aprendizaje
será más significativo, habrá mayor comprensión, cuantas más relaciones se
logren establecer no solo entre los elementos que lo componen, sino también y
esencialmente, entre esa información y otros conocimientos previos —por
ejemplo, en el caso de este libro, otros contextos de aprendizaje, personal o
profesional— y cada una de esas nuevas relaciones será también un contexto
para la recuperación y transferencia de los aprendido, dos criterios esenciales
para evaluar la eficacia de un aprendizaje (POZO, 2008).
Por tanto el aprendizaje de información verbal, en tanto aprendizaje asociativo,
toma los contenidos que deben aprenderse como un objeto, un estado objetivo
del mundo, externo a la propia actividad mental, mientras que la comprensión
implica entender ese objeto como el resultado de un sistema de relaciones. Así,
comprender el concepto de peso, más allá de nuestra física intuitiva o de la
mucha información explícita que tenemos sobre el peso de los objetos, implica
entenderlo como la relación entre la masa de dos objetos; igualmente el calor o
el color dejarían de ser propiedades objetivas para convertirse en relaciones —en
un caso de intercambio de energía entre dos cuerpos, en otro de la incidencia de
la luz sobre un cuerpo y un sistema perceptivo que lo procesa—. Lo mismo
sucede con conceptos psicológicos como la motivación, la inteligencia o la
personalidad —categorías que conforman buena parte de nuestra psicología
intuitiva—, que dejarían de ser rasgos de las personas —es un vago, es
inteligente o retraído—, para convertirse en relaciones —entre el esfuerzo
requerido y las metas, entre la demanda de la tarea y las competencias
disponibles, entre el autoconcepto y el contexto de la tarea. Si nos limitamos a
explicitar el objeto, simplemente añadiremos mediante crecimiento más
información a una categoría o representación, o aprenderemos quizás a suprimir
su activación en ciertos contextos para los que se revela inadecuado. Pero si
intentamos relacionarlo con otros conceptos habrá una explicitación de nuestra
perspectiva o actitud conceptual, que puede conducir a un ajuste o modificación
parcial de nuestra estructura conceptual, mediante una suspensión
representacional de algunos de sus componentes. Comprender, y en general
326
aprender por ajuste, no es sumar o agregar saberes, sino multiplicarlos a través
de la construcción explícita de nuevas relaciones conceptuales, nuevas actitudes
epistémicas, que cambian nuestra manera de percibir, sentir, vivir esas
situaciones, y que de esta forma nos cambian a nosotros mismos. Retomando la
terminología de los niveles de procesamiento, recuperada también por aquella
época en muchos estudios sobre estrategias, estilos y enfoques del aprendizaje
(por ej., ENTWISTLE, 1987; MARTON y SALJÖ, 1984; STEVENSON y PALMER, 1994), el
aprendizaje por crecimiento es superficial porque se limita a aprender
acumulando nuevas representaciones sobre los objetos, sobre el mundo externo,
mientras que el aprendizaje por ajuste, por comprensión, es más profundo. Al
intentar comprender ya no aprendemos directamente sobre el mundo, sino sobre
nuestra relación con él, modificamos nuestra mirada sobre el mundo y a través
de ella nuestra representación de él y de nosotros mismos.
Por supuesto, dada la naturaleza simbólica de este tipo de aprendizaje
conceptual, ese proceso de construcción de nuevas perspectivas epistémicas está
mediado siempre por los lenguajes y códigos mediante los que se representan
esas relaciones. Para no aficionarnos demasiado al vino, como en el ejemplo de
la ficha de cata que vimos antes, la comprensión musical, más allá del sentido
primordial de la música como expresión de emociones, requiere relacionar los
elementos de una composición con una serie de conceptos musicales (tono,
timbre, tempo, ritmo, intensidad, etc.), que forman parte de un código
especializado y que están estrechamente vinculados a los propios sistemas
externos o culturales de representación de la música (BAMBERGER, 2013; LEVITIN,
2006), del mismo modo que el concepto de disonancia cognitiva o de
contingencia se comprenden en el marco cultural de una forma de representar,
codificar y en último extremo escribir las relaciones sociales y los procesos
psicológicos. De esta forma los sistemas culturales de representación que hacen
posible el funcionamiento teórico de la mente cumplen la función ya no de
extender, como en el caso del aprendizaje por crecimiento, sino de modificar
nuestra representación de un dominio de conocimiento o personal dado.
Esa modificación, los cambios que la comprensión, como aprendizaje de
conceptos, produce en nuestro conocimiento se basaría en dos procesos
complementarios, de acuerdo con la clásica teoría del aprendizaje significativo de
AUSUBEL (AUSUBEL NOVAK y HANESIAN, 1978), la diferenciación progresiva de los
conceptos y su integración jerárquica, una distinción similar a la establecida por
otros autores, como THAGARD (1992), en su sugestivo análisis del desarrollo del
conocimiento científico; o VOSNIADOU (1994), en su análisis de la construcción
individual de ese mismo conocimiento, que en último extremo remite también a
los procesos de ajuste por discriminación y generalización. La diferenciación
progresiva sería, según AUSUBEL (para un resumen de la teoría véase MOREIRA,
327
2000), el proceso principal a través del que se produce la comprensión o
asimilación de un nuevo concepto. Consistiría en diferenciar dos o más conceptos
a partir de un conocimiento previo indiferenciado. Por ejemplo, los niños tienen
una idea que mezcla de modo confuso espacio, tiempo y velocidad, de la que
pueden aprender a diferenciar esos tres conceptos, a través de sus relaciones
mutuas. Más adelante su idea de velocidad puede diferenciarse aún más,
generando nuevos conceptos de velocidad media e instantánea, a partir de los
cuales podrá diferenciar a su vez los conceptos de aceleración y deceleración
(POZO, 1987).
Es muy sugerente la idea de que la construcción del conocimiento supone un
proceso de diferenciación progresiva del saber. Volviendo a la representación
naturalizada del conocimiento como un frondoso árbol (Figura 7.4 de la pág.
316), de un magma cognitivo primigenio surgirían troncos de conocimiento
diferenciados pero entrelazados. En este texto he defendido que nuestra mente
implícita dispone de dos sistemas nucleares de representación diferenciados, la
física intuitiva —las teorías implícitas sobre los objetos— y la psicología intuitiva
—las teorías implícitas sobre las personas— a partir de los cuales se construye,
por diferenciación progresiva, el resto del conocimiento (POZO, 2003). Esta
diferenciación progresiva de las ramas del conocimiento, tanto académico como
personal, es compartida no solo desde otros marcos teóricos (sobre todo
VYGOTSKY, 1934, pero más recientemente también CAREY, 1985, 2009), sino por la
propia estructura curricular de los diversos niveles educativos, que conduce a una
especialización creciente del aprendizaje, desde las actividades indiferenciadas de
la Educación Infantil o el Conocimiento del Medio en la Educación Primaria (el
Cono, que incluye el mundo social y natural) a las Áreas específicas (Ciencias
Sociales y Ciencias Naturales) al comienzo de la Educación Secundaria, que luego
a su vez se dividen en el Bachillerato (Física y Química, Biología y Geología), para
alcanzar en la Universidad la mayor especialización disciplinar (de la Física o la
Historia a la Física de Estado Sólido o a la Historia de las instituciones
eclesiásticas en la Baja Edad Media). Lo mismo sucede en nuestro conocimiento
personal e interpersonal que va haciéndose más diferenciado, generando
representaciones cada vez más específicas no solo de los demás —en forma de
estereotipos, representaciones sociales, etc., de categorías psicológicas intuitivas
desde las que identificamos los rasgos diferenciales de las personas— sino
también de nosotros mismos, a través de una construcción de múltiples
identidades (MONEREO y POZO, 2011). Nuevamente el aprendizaje por ajuste, la
comprensión, más que sumar representaciones las multiplica.
Pero además de este proceso de diferenciación, la comprensión requiere, según
AUSUBEL, NOVAK y HANESIAN (1978), un proceso complementario de integración
jerárquica que permita reconciliar o subsumir bajo los mismos principios
328
conceptuales situaciones que anteriormente se concebían por separado. Por
ejemplo, confío en que la lectura de estas páginas ayude al lector a relacionar
fenómenos de aprendizaje aparentemente distintos por medio de conceptos tales
como el aprendizaje implícito o la redescripción representacional. Una integración
similar requiere comprender que situaciones tan distintas en apariencia como la
flotación de un barco de juguete y el vuelo de un avión responden, en parte, a
procesos físicos similares, relacionados con la presión que ejercen mutuamente
los cuerpos entre sí. Aprender en un dominio no significa solo discriminar entre
situaciones inicialmente indiferenciadas, sino construir ciertos principios generales
que engloben todas esas situaciones. De hecho, como veremos en más detalle al
hablar del aprendizaje por reestructuración, los estudios sobre la organización
conceptual del conocimiento de expertos y novatos (por ej., CHI, 2006; CHI,
GLASER y REES, 1982; POZO, 1989) muestran que los expertos no solo tienen un
conocimiento más diferenciado, con más categorías subordinadas, sino también
más integrado, al identificar una serie de principios integradores desde los que se
da significado al resto de los conceptos.
Sin embargo, este proceso de integración jerárquica, por el que no solo se
construyen nuevos conceptos sino que además estos sirven de principios
integradores del resto de los conceptos, parece ser más complejo o difícil que la
propia diferenciación conceptual (POZO, 1989, 2008), como asume el propio
AUSUBEL (AUSUBEL, NOVAK y HANESIAN, 1978), así como otros autores entre ellos el
propio VYGOTSKI (1934), por lo que probablemente debería vincularse más a la
forma más compleja de aprendizaje explícito, el aprendizaje por reestructuración,
que implica reorganizar en profundidad el conocimiento en un dominio
académico o personal a partir de unos nuevos principios. Por ejemplo, en este
libro el modelo de las jerarquías estratificadas es un principio esencial que
reestructura el resto de los conceptos, por lo que su comprensión profunda
debería resultar más compleja que, por ejemplo, diferenciar entre los tipos de
mente según el modelo de DONALD (1991), o entender la diferencia entre
aprendizaje por crecimiento y ajuste.
Esta idea de que la integración jerárquica implica un nivel de explicitación que
va más allá del propio ajuste, queda muy bien ilustrada si volvemos a la
metáfora naturalizadora del árbol del conocimiento de la Figura 7.4 (pág. 316).
Según vimos, concebir la adquisición de conocimiento como un árbol que va
creciendo y ramificándose es perfectamente compatible con el aprendizaje por
crecimiento, como lo es también con los procesos de diferenciación progresiva,
en el que las ramas siguen creciendo pero a la vez se ramifican, se diversifican, al
surgir de ellas nuevos brotes o nuevos conceptos. En cambio es difícil de integrar
en esta metáfora la reconciliación integradora, el hecho de que varias ramas se
enlacen o relacionen entre sí de nuevas formas, de modo que dos ramas
329
inicialmente distantes encuentren un estrecho vínculo del que surja un nuevo
concepto, una nueva rama, al tiempo que las raíces salen a la luz, se explicitan
dando lugar a una nueva estructura, en la que lo que estaba antes abajo pase a
estar arriba, en suma a una reestructuración del propio árbol del conocimiento,
algo sobre lo que se ocupa el próximo apartado.
Pero en todo caso, los procesos de comprensión, por diferenciación, pero
sobre todo por integración, son mucho más complejos que el crecimiento o los
simples procesos de repaso. Comprender es una forma más compleja de
aprender, que requiere por tanto formas de intervención más exigentes. Ya no
basta con presentar claramente la información que debe aprenderse y asegurar
una práctica repetitiva con la misma, son necesarias nuevas formas de organizar
el aprendizaje que, como veremos en el Capítulo VIII, fomenten la explicitación
de las propias representaciones por medio del diálogo con otras
representaciones, del diálogo con otros y con uno mismo, como sugerían
SÁNCHEZ y GARCÍA RODICIO (2006) que debía ser la lectura de textos para mejorar
los problemas de comprensión lectora. De hecho, la lectura es un excelente
ejemplo de los procesos de ajuste necesarios para comprender. Como se señaló
ya en el Capítulo VI, son numerosos los estudios que muestran que los alumnos,
incluidos los universitarios, tienen dificultades para comprender adecuadamente
buena parte de los textos que leen y que muestran que posiblemente esas
dificultades se deben, en parte, a que sus procesos de lectura no están dirigidos
tanto a la comprensión como a la repetición o repaso de la información. De
hecho, como señalábamos al analizar los tipos de lectura (reproductiva,
académica, crítica y hermenéutica) una lectura comprensiva requiere no solo
saber leer, como un aprendizaje técnico, sino utilizar al menos tres tipos de
procesos explícitos de ajuste con el fin de establecer relaciones entre las ideas
contenidas en los textos y los propios conocimientos de quien los lee (MATEOS,
2009; SÁNCHEZ, 2010):
1. Procesos de integración de las ideas textuales, que buscan identificar las
ideas expresadas en un texto y establecer relaciones entre ellas, a un doble
nivel, buscando en primer lugar la coherencia lineal, es decir la relación entre
las ideas sucesivas (microestructura), y la coherencia global, organizando
todas esas ideas en torno a una idea general o principal expresada en el
texto (macroestructura). Además de relacionar y comprender esas ideas, el
lector debe identificar también el tipo de formato o estructura del texto
(superestructura), que puede ser una narración, una descripción, un texto
argumentativo, etc.
2. Procesos de integración del texto con los conocimientos previos. Los
procesos anteriores aseguran solo una comprensión superficial de los que
dice el texto, pero para una lectura más profunda, o crítica, de los textos se
330
requiere relacionar ese texto con los propios conocimientos previos, con
otros textos y con otras situaciones, de forma que podamos hacer
inferencias sobre las implicaciones del texto más allá de lo que el propio
texto dice.
3. Procesos de autorregulación de la comprensión. Se requiere la capacidad de
supervisar o evaluar el propio proceso de lectura, es decir de saber si se está
comprendiendo o no, en cada uno de los niveles anteriores, si el
conocimiento previo activado es adecuado, si las propias estrategias de
lectura son adecuadas para el tipo de texto y las metas para las que lo
leemos, etc.
En suma, los procesos de comprensión lectora requieren no solo hacer explícito
el contenido del texto, estableciendo relaciones explícitas entre las partes que lo
componen y entre ese texto y otros conocimientos no incluidos en el texto, sino
también una cierta capacidad de gestionar metacognitivamente el propio
aprendizaje, que es otro de los procesos de aprendizaje explícito constructivo,
más allá del crecimiento, que podemos vincular al aprendizaje por ajuste.
Aprendizaje estratégico: La gestión metacognitiva del aprendizaje
Hace unas páginas veíamos cómo unas de las limitaciones esenciales del
aprendizaje por crecimiento, y en concreto del aprendizaje de procedimientos
técnicos, es su escasa flexibilidad, que hace que sea muy difícil generalizar o
transferir a contextos nuevos o diferentes. Distinguíamos entonces, a partir de
PERKINS y SALOMON (1989), entre la “vía baja” para la transferencia, propia del
aprendizaje asociativo y basada en la semejanza superficial entre indicios
contextuales, y la “vía alta”, que requiere detectar una similitud en la organización
o estructura conceptual de la nueva situación con algún conocimiento
previamente adquirido. Esta última es más compleja ya que, una vez más, no
requiere solo explicitar el objeto y suprimir algunos elementos o indicios no
relevantes, sino explicitar la relación entre esos elementos en el marco de una
estructura de significado, suspendiendo además ciertos componentes de la
representación para poder combinarla con otra representación y generar así un
nuevo modelo o plan de acción adaptado a la nueva tarea. Se trata por tanto de
un aprendizaje que requiere ajustar el uso de procedimientos y planes de acción
a nuevas condiciones contextuales, generalizando y discriminando a partir de los
planes de acción ya disponibles. Ya no basta con haber adquirido ciertos
procedimientos o técnicas eficaces (el manejo técnico del SPSS, la aplicación de
la desensibilización sistemática para tratar un caso de fobia, las técnicas de
aprendizaje cooperativo para organizar el trabajo en una clase, seguir los pasos
de la receta del bacalao al pil pil, etc.), hay que saber usarlos de forma flexible
331
adaptándolos a las nuevas circunstancias y generando una solución nueva,
específica, para el problema al que nos enfrentamos (decidir qué análisis de
datos es el más conveniente en este caso, cuál es la mejor manera de abordar
este tratamiento, para qué tareas y condiciones conviene organizar la clase
cooperativamente, o cuándo inventar un plato nuevo, como aquel bacalao en
espuma de pil pil y pimientos de piquillo caramelizados), lo que implica adquirir
un control metacognitivo sobre la ejecución de la tarea, tomando decisiones
sobre ella, en lugar de dejar que las decisiones nos tomen a nosotros.
El metaconocimiento sería el conocimiento que una persona tiene sobre sus
propios procesos cognitivos (MATEOS, 2001; POZO y MATEOS, 2009). Una vez más,
la transición del nivel cognitivo (explicitación del objeto) al metacognitivo
(explicitación de la representación del objeto) es gradual, admite muchos niveles
intermedios de explicitación o de metacognición (Figura 7.5). De hecho los
niveles más elementales podrían estar presentes ya en otros animales (BERAN y
cols., 2012), esencialmente primates, pero también pájaros (FUJITA y cols., 2012),
pero
las
formas
superiores,
que
implicarían
propiamente
ya
metarrepresentaciones —o según la estricta definición de PERNER (2012)
representaciones de las propias relaciones representacionales— serían una de las
funciones ejecutivas en las que están involucrados los lóbulos frontales y, como
tales, serían específica, si no exclusivamente, humanas.
Figura 7.5. “El paisaje metacognitivo” según PERNER (2012) con los múltiples niveles que van de la actividad
meramente cognitiva (explicitación del objeto) a la plenamente metacognitiva.
Aunque existen muchas formas diferentes de entender la metacognición y sus
implicaciones para el aprendizaje humano (ver por ej., HACKER, DUNLOVSKY y
GRAESSER, 2009), dentro de la actividad metacognitiva se suelen diferenciar dos
sentidos, el conocimiento que tenemos sobre nuestros propios procesos
cognitivos (o metaconocimiento propiamente dicho) y la capacidad que tenemos
de controlarlos o regularlos (o control metacognitivo). El primer sentido hace
332
referencia a nuestras representaciones explícitas sobre esos procesos (nuestras
concepciones o teorías sobre la memoria, la inteligencia, el aprendizaje, etc.). Más
adelante al ocuparnos del aprendizaje por reestructuración veremos una de estas
teorías (en concreto las teorías que mantenemos de forma implícita y explícita
sobre el propio aprendizaje). Pero desde el punto de vista del aprendizaje por
ajuste de procedimientos o planes de acción es esencial el segundo sentido, el
control metacognitivo o grado en que somos capaces de regular nuestro propio
funcionamiento mental cuando ponemos en marcha un plan de acción (sea leer
este libro, hacer una entrevista clínica, resolver nuestros problemas de pareja,
etc.). Mientras que en las tareas rutinarias, también llamadas ejercicios, bastaría
con la aplicación de técnicas sobreaprendidas, adquiridas por procesos de
crecimiento, cuando nos enfrentamos a un problema necesitamos abordarlo de
forma estratégica, es decir con un control metacognitivo. Aunque una vez más
las diferencias entre ejercicios y problemas son más bien de grado, la Tabla 7.9
presenta una representación esquemática, simplificada (si se quiere objetivada)
de esas diferencias en forma dicotómica. Así, una tarea tendería a ser un ejercicio
cuando es una actividad cerrada —porque admite un solo plan de acción o
porque disponemos ya de uno sobreaprendido—, tiene sus metas bien definidas,
no tiene una estructura muy compleja que dificulte nuestros planes de acción,
está externamente controlada —bien porque el contexto toma las decisiones por
nosotros, al tener rutinas automatizadas, bien porque alguien, el profesor, el
terapeuta o el entrenador, toma esas mismas decisiones por nosotros— y/o
requiere solo conocimiento técnico. A medida que la tarea se complica en alguna
de estas dimensiones se va problematizando, de forma que en lugar de
gestionarla desde metas pragmáticas —la certeza de aplicar una rutina conocida
—, tenemos que hacernos preguntas, tomar decisiones, gestionar incertidumbre
que nos acercan a las metas epistémicas características del aprendizaje explícito.
En todo caso, una vez más la relación entre ejercicios técnicos y problemas
estratégicos debe entenderse como una jerarquía estratificada, de forma que el
aprendizaje estratégico requiere un previo aprendizaje técnico —no seleccionaré
un tratamiento para la fobia si no sé usarlo técnicamente— pero a su vez la
estrategia reconstruye nuestras técnicas generando nuevos planes de acción —el
bacalao en espuma de pil pil— que combinan de forma explícita o metacognitiva
varias técnicas, mediante procesos de supresión representacional. Y una vez más,
si aceptamos la primacía funcional de nuestra mente primaria implícita, como
venimos haciendo desde el comienzo del libro, nos sentiremos más cómodos y
seguros ante los ejercicios, que se gestionan desde la certeza del conocimiento
técnico, que ante los problemas, que al implicar incertidumbre, intentaremos
eludir mientras sea posible.
333
Tabla 7.9. Algunas diferencias entre ejercicios y problemas según POZO y PÉREZ
ECHEVERRÍA (2009)
Ejercicio
Problema
Apertura
Cerrado
Abierto
Definición
Bien definido
Mal definido
Estructura
Somera y superficial
Ancha y profunda
Control
Externo
Interno
Tipo de conocimiento
Técnico
Estratégico
Cuando un tarea se convierte para nosotros en un problema, puede requerirse
control metacognitivo en tres momentos distintos de la realización de la actividad
(ver Tabla 7.10), antes de la tarea, en forma de procesos de planificación de la
actividad a llevar a cabo para alcanzar las metas de la misma; durante la tarea, a
modo de supervisión de esa actividad mientras está en marcha; y tras completar
la tarea, como evaluación de los resultados obtenidos en función de las metas
perseguidas. Tomaré como ejemplo para ilustrar estos procesos la solución de
problemas por expertos y novatos, ya que se ha comprobado que, además de
tener automatizadas representaciones y secuencias de acción que los novatos
deben ejecutar de forma explícita, porque aún no las han implicitado, los
expertos tienen un mayor control metacognitivo (FELTOVICH, PREITULA y ERICSSON,
2006) en la ejecución de las tareas que para ellos constituyen un problema (que
no son las mismas que son problemáticas para un novato, los expertos ven
problemas donde los novatos no los perciben, pero al mismo tiempo han
convertido ya en ejercicios, por medio del aprendizaje técnico, tareas que para
los novatos pueden ser problemáticas).
Tabla 7.10. Procesos de control metacognitivo en las distintas fases o momentos de la
realización de una tarea o actividad de aprendizaje o en general del uso del
conocimiento (tomada de POZO y MATEOS, 2009)
Procesos
de control
Propósito
Toma de decisiones
Establecer las metas u objetivos
de la tarea
• ¿Qué objetivos se pretenden conseguir?
Elaborar un plan de acción
• ¿Con qué medios y en qué condiciones hay que realizar la
tarea?
• ¿Cómo pueden alcanzarse los objetivos?
Supervisar la marcha del plan
• ¿Se están consiguiendo los objetivos?
• ¿Qué dificultades se encuentran para lograrlos?
Planificación
Supervisión
• ¿Qué puede hacerse para superar las dificultades?
Regular la marcha del proceso
334
• ¿Qué cambios hay que introducir?
Evaluación
Evaluar
• ¿Se han alcanzado los objetivos?
• ¿A qué puede atribuirse el logro o el fracaso en la
consecución de los mismos?
Al enfrentarse a una tarea, si identifican algunos de los rasgos de un problema,
tal como se han definido en la Tabla 7.9, los expertos comienzan por establecer
las metas u objetivos que pretenden alcanzar y planificar los pasos a seguir. Esta
planificación previa implica la determinación de los conocimientos previos y de
los recursos disponibles, la selección del procedimiento a seguir para alcanzar los
resultados deseados, así como la programación del tiempo y el esfuerzo
requeridos. Durante la ejecución del plan, supervisan si van progresando en la
dirección de los objetivos fijados y, en caso negativo, buscan las fuentes del
problema y reinician su planificación desde ese punto. Como resultado de esa
supervisión de la propia actuación, regulan el proceso introduciendo en sus
acciones los ajustes que sean necesarios. Una vez completada la tarea, evalúan
los resultados que han obtenido, determinando la medida en que han alcanzado
los objetivos establecidos. Pero no se trata solo de evaluar los resultados
obtenidos sino también el proceso seguido, con el fin de aprender sobre el
propio plan de acción para futuras ocasiones, de forma que con más práctica el
nuevo plan de acción diseñado para este contexto puede acabar por
empaquetarse o automatizarse como conocimiento técnico, evitando así el
esfuerzo cognitivo de la resolución de un problema, ya que, recordemos, la
mente humana, incluida la mente de los expertos, es por naturaleza perezosa y
suele buscar la ley del mínimo esfuerzo (KAHNEMAN, 2011), la de convertir los
problemas en simples ejercicios.
En cambio, los novatos tienden a lanzarse directamente a la acción, sin apenas
planificarla previamente, sin supervisar su ejecución ni evaluar sus resultados. Es
el caso común por ejemplo de un estudiante que ante la tarea de leer un texto —
por ejemplo este capítulo— para la clase de la próxima semana, se lanza a su
lectura con la única meta pragmática de cumplir con la tarea, sin fijarse metas
epistémicas (como podrían ser buscar ejemplos de los conceptos aquí
mencionados en su propio aprendizaje personal, relacionar estas ideas con otros
modelos o teorías, generar tres buenas preguntas sobre el texto, etc.). Como
consecuencia de no tener las metas claras, es poco probable que ponga en
marcha los procesos que, según hemos visto antes, favorecen una lectura
comprensiva, que le servirían para supervisar correctamente su lectura. Como
máximo se centrará en buscar relaciones entre las ideas sucesivas (coherencia
lineal), pero es poco probable que procese la coherencia global, detectando
posibles incongruencias entre las ideas contenidas en el texto (¿pero los expertos
tienen más automatizado el conocimiento o lo tienen más explícito?) y buscando
335
una integración o reconciliación del posible conflicto (ambas cosas, han
automatizado muchos conocimientos y los han convertido en representaciones I,
pero siguen teniendo acceso a esas representaciones en formato E2/E3 porque
de la misma forma que la explicitación no elimina las representaciones I, la
implicitación tampoco elimina necesariamente el acceso de las representaciones
E2/E3 mientras éstas sigan usándose explícitamente). Como consecuencia de
esta escasa supervisión, es también probable que la evaluación final sea vaga o
poco precisa y que el estudiante crea haber comprendido el texto cuando en
realidad se ha dedicado a decodificar de forma superficial las frases que lo
componen en lugar de ocuparse de su significado profundo (y, eso sí, a subrayar
casi todas esas frases con ahínco y a ser posible con un rotulador amarillo). De
hecho esta incapacidad para evaluar de forma metacognitiva los propios procesos
es el ejemplo más evidente de falta de metaconocimiento: cuando una persona
(un estudiante, pero también cualquiera de nosotros en cualquier contexto
social), cree saber algo que en realidad no sabe, algo muy habitual ya que las
personas tendemos a sobrevalorar nuestro conocimiento en múltiples contextos
(ROZENBLIT y KEIL, 2002), especialmente cuando la tarea, por el contexto, parece
ser un ejercicio que reclama solo representaciones automatizadas (KAHNEMAN,
2011).
Tal vez una forma de reducir la distancia entre lo que las personas conocen y
lo que creen conocer, y también una forma de hacerlas menos vulnerables al flujo
informativo, aparentemente desordenado pero posiblemente ordenado por otros,
sea ayudarles a adquirir estrategias de gestión de su propio conocimiento, como
las que recoge la Tabla 7.11, que les permitirían un aprendizaje más estratégico,
una mejor gestión metacognitiva de su aprendizaje. Así, se identifican estrategias
de adquisición dirigidas a incorporar nueva información a la memoria, muy
importantes para el repaso y la elaboración simple, ya que incluirían la repetición
y las mnemotecnias basadas en procesos de crecimiento, pero también para
otras formas de aprendizaje, que requerirían técnicas de búsqueda (manejo de
bases de datos o fuentes bibliográficas) y selección de información (toma de
notas y apuntes, subrayados, etc.), donde se hacen necesario procesos de
supresión representacional para seleccionar adecuadamente la información (tan
importante como anotar lo relevante es saber lo que no se debe anotar). Otro
tipo de estrategias necesarias serían las de interpretación, que consistirían en
traducir la información recibida en un código o formato (por ej., numérico o
verbal) a otro formato distinto (hacer una gráfica con los datos), pero también
en interpretar situaciones a partir de modelos o metáforas, basadas ya en
procesos de ajuste, que requieren no solo explicitar el objeto sino el formato
representacional en que se presenta para así poder reformatearlo. También se
requerirían frecuentemente estrategias de análisis de la información, que implican
336
hacer inferencias y extraer conclusiones del material (por investigación,
razonamiento deductivo o inductivo, contrastación de datos con modelos, etc.),
que nuevamente requieren procesos de ajuste basados en la suspensión
representacional, al usar de forma hipotética, “entre paréntesis”, según RIVIÈRE
(2003a), esos diferentes modelos o perspectivas representacionales.
Tabla 7.11. Tipos de estrategias según su funcionalidad cognitiva, a partir de POZO y
POSTIGO (2000)
Tipos de estrategias
Ejemplos
Adquisición
—
—
—
—
Observación
Búsqueda de la información
Selección de la información
Repaso y retención
Interpretación
— Decodificación o traducción de la información
— Aplicación de modelos para interpretar situaciones
— Uso de analogías y metáforas
Análisis
y razonamiento
— Análisis y comparación de modelos
— Razonamiento y realización de inferencias
— Investigación y solución de problemas
Comprensión
y organización
— Comprensión del discurso oral y escrito
— Establecimiento de relaciones conceptuales
— Organización conceptual
Comunicación
— Expresión oral
— Expresión escrita
— Otros recursos expresivos (gráficos, numéricos, mediante imágenes, etc.)
La comprensión de un material de aprendizaje se facilita cuando el aprendiz
utiliza estrategias de comprensión y organización conceptual, dirigidas, como
hemos visto en el caso de la comprensión lectora, a establecer relaciones
conceptuales entre los elementos del material y entre éstos y los conocimientos
previos, que requieren procesos de ajuste y en ocasiones, como veremos a
continuación, de reestructuración de esos conocimientos previos. Finalmente, se
requieren estrategias de comunicación de lo aprendido, mediante diversos
lenguajes o sistemas externos de representación (escritura, gráficos, imágenes,
notaciones matemáticas, etc.) que una vez más median en el aprendizaje
explícito. Esa comunicación, lejos de ser un proceso mecánico más o menos
automatizado, puede hacerse más eficiente si se planifica en función del
interlocutor y se utilizan de modo discriminativo recursos variados para alcanzar
la meta fijada, pasando así de una comunicación que podríamos llamar
pragmática (decir lo que se sabe) a una comunicación epistémica (saber lo que
se dice), y así transformar (BEREITER y SCARDAMALIA, 1987) o modificar, por medio
del propio código comunicativo, las propias representaciones que se dicen y con
337
ellas la mente que las dice. De la misma forma que un uso epistémico de la
lectura requiere no solo aprender a leer, sino leer para aprender, un uso
epistémico de la escritura, o de cualquier otro sistema de comunicación, implica
no ya aprender a escribir sino escribir para aprender.
Pero para que las personas dispongan de estas formas de aprendizaje explícito,
basadas en el uso metacognitivo de estrategias, en cuanto funciones tipo 4 y 5 a
partir de la clasificación de RIVIÈRE (2003b), suelen requerir una intervención
social en forma de instrucción, o si se prefiere un aprendizaje formal (ver
Capítulo VIII). En un apartado anterior señalaba que el aprendizaje técnico suele
requerir un entrenamiento basado en proporcionar una representación simbólica
y declarativa del plan de acción a ejecutar, seguida de una fase de
automatización del procedimiento y finalmente de su generalización a nuevos
contextos y situaciones. Veíamos entonces que esta última fase de generalización
automática, o por vía baja, resultaba muy limitada y requería en realidad un
ajuste explícito por medio del control metacognitivo que estamos tratando en
este apartado. Pero a su vez este entrenamiento metacognitivo requiere también
de otra intervención específica (ver MONEREO y CASTELLÓ, 1997; MONEREO, POZO y
CASTELLÓ, 2001; POSTIGO y POZO, 2000), desplegada al menos en dos fases más,
una de generalización o transferencia, que partiendo de ejercicios
sobreaprendidos requiere enfrentar a la persona a situaciones cada vez más
nuevas y abiertas, más cercanas a la columna de los problemas en la Tabla 7.9
(pág. 333), en las que deba ir tomando decisiones, y una segunda fase, que por
supuesto puede superponerse con la anterior, de transferencia progresiva del
control del instructor o formador al propio aprendiz, dirigida a promover la
autonomía en la planificación, la supervisión y la evaluación de la ejecución
procedimental.
Por supuesto, todas estas diferencias entre ejercicios y problemas, o entre el
uso técnico y estratégico del conocimiento, no son todo o nada (POZO, 2008).
Puede que una tarea sea problemática solo hasta que logramos definir las metas
y los recursos (planificación) y a partir de ahí encontremos un plan de acción
automatizado. Tampoco los procesos se aplican de modo lineal en un orden fijo
o establecido. En cualquier momento de la tarea, como consecuencia de la
supervisión continua de la propia actividad y de la evaluación de los resultados
que vamos alcanzando, pueden establecerse metas intermedias o redefinirse los
objetivos a alcanzar y modificarse el plan a seguir. Debemos pensar una vez más
estas relaciones no solo en términos de un continuo, sino de una forma
dinámica, de modo que nuevos aprendizajes técnicos abren espacio para nuevos
aprendizajes estratégicos que a su vez permiten hacer nuevos usos de esas
técnicas. Según hemos visto en el caso de los expertos, dada la capacidad
limitada de la memoria de trabajo, automatizar ciertos conocimientos hace
338
posible explicitar —planificar, supervisar y evaluar— nuevos problemas y generar
nuevos conocimientos, que una vez dominados se automatizan, se implicitan,
abriendo espacio en nuestra mente a nuevos niveles de explicitación. Mediante
este aprendizaje explícito cíclico o recursivo, los procesos de implicitación y
explicitación —y con ellos las propias representaciones implícitas y explícitas—
pueden apoyarse mutuamente, en lugar de entrar continuamente en colisión,
como suele ser habitual, cuando dan lugar a frecuentes disociaciones entre lo
que sabemos decir —nuestras representaciones simbólicas sobre nuestros
procesos cognitivos— y lo que sabemos hacer: nuestro control metacognitivo
efectivo de esos mismos procesos. Esta disociación entre lo que decimos y
hacemos —entre nuestras representaciones explícitas e implícitas— es de hecho
un rasgo característico de nuestro conocimiento en casi todos los dominios, e
incluso un rasgo inherente a nuestra identidad cognitiva (POZO, 2011), que solo
puede resolverse, o en la terminología de AUSUBEL, NOVAK y HANESIAN (1978),
reconciliarse de forma integradora mediante procesos de ajuste y, en su caso, de
reestructuración, como se observa también en otros dominios diferentes a la
comprensión verbal y el aprendizaje estratégico, como son el aprendizaje social y
personal.
Otros aprendizajes por ajuste: El cambio de actitudes y las terapias cognitivas
Según vimos en páginas anteriores, frente a los primeros modelos del cambio
de actitudes y conductas sociales, basados en la persuasión y en la claridad del
mensaje, los modelos más recientes ponen el énfasis en la intervención sobre los
procesos mediante los que el receptor reelabora el mensaje (PETTY y BRIÑOL,
2012), de forma que para que un mensaje logre cambiar una conducta o una
actitud, en lugar de trasmitir directamente su mensaje al receptor debe activar los
procesos cognitivos mediante los que éste lo procesa, de forma que, en nuestro
términos, no debe estar dirigido tanto a hacer explícito el contenido u objeto del
mensaje como a favorecer la explicitación de la actitud mediante la que el
receptor construye ese mensaje. Un buen ejemplo de esta reorientación desde la
explicitación del objeto a la explicitación, mediante procesos de suspensión
representacional, de la actitud desde la que se construye ese mensaje, podemos
encontrarlo en los mensajes publicitarios. En la Figura 7.6 se contrasta un
mensaje directo, que explícita sin ambigüedad su objeto y que no requiere
ninguna inferencia ni interpretación por parte de quien lo recibe, con un mensaje
cuyo objeto está implícito, de forma que es el receptor quien no solo debe
activar sus conocimientos sino suspenderlos representacionalmente para captar el
sentido del mensaje.
339
Figura 7.6. Ejemplos de mensajes publicitarios directos (que hacen explícito el objeto o mensaje que quieren
transmitir) e indirectos (que ocultan o dejan implícito el objeto, que el receptor debe reconstruir mediante un
proceso de suspensión representacional).
En la misma línea, los estudios sobre el cambio de actitudes se han orientado
cada vez más hacia los procesos mediante los que la persona resuelve los
conflictos entre sus representaciones sociales previas y las nuevas actitudes,
especialmente en forma de conflictos sociocognitivos (MOSCOVICI, MUGNY y PÉREZ,
1991). Habría varios tipos de conflicto que pueden generarse para inducir ese
cambio. Un primer tipo de conflicto sociocognitivo es el que se produce entre las
propias actitudes y el grupo de referencia. Dado que las personas tendemos a
conformarnos a la presión grupal, cuando percibimos que el grupo con el que
nos identificamos mantiene actitudes diferentes a las nuestras, es más fácil que
cambiemos nuestras actitudes. Una forma de modificar las actitudes de las
personas puede ser influir en su afiliación grupal (asignándole o acercándole a
otro grupo con actitudes en parte divergentes de las suyas). Otro tipo de
conflictos son los que tienen lugar entre los diferentes componentes de una
actitud, como son el conductual (la forma de comportarse), el cognitivo (el
conocimiento) y el afectivo (los valores). Así, no es extraño que se produzca un
conflicto entre el componente conductual y los otros componentes (cognitivo y
afectivo) de la actitud. Un buen ejemplo de ello sería nuestra conducta
medioambiental (¿hacemos lo que sabemos y deberíamos hacer para proteger el
medio ambiente?). Con mucha frecuencia, no hacemos lo que pensamos o
deberíamos. En ese caso se produce un fenómeno de disonancia cognitiva
(FESTINGER, 1957), que como sabemos prescribe que acabaremos por cambiar
nuestros conocimientos y valores para acercarlos a la conducta, ya que ésta, por
su naturaleza en buena medida implícita, es la más difícil de cambiar. Pero
también sabemos que si se induce a la persona a comportarse en contra de sus
actitudes, acabará por modificarlas. De hecho situar a la persona en un nuevo
contexto, aunque sea ficticio, parece facilitar el cambio de actitudes, como
muestran los resultados obtenidos por lo que se llama la “persuasión narrativa”,
en la que se usan “historias, más que ensayos o discursos persuasivos, para
promover el cambio de actitudes particulares. Este enfoque se basa en la idea de
que cuando las personas entran en mundos narrativos, suspenden
340
rutinariamente su escepticismo y se sumergen de forma bastante acrítica en las
premisas de la historia” (BODENHAUSEN y Gawrovski, 2013, pág., 966, en este caso
el énfasis es mío). Una vez más, los procesos explícitos reconstruyen la función
de los sistemas más primarios, en este caso de las neuronas espejo, que
seguramente tienen alguna función en los propios procesos de suspensión
representacional (RAMACHANDRAN, 2011).
Otro ámbito en el que el aprendizaje por crecimiento puede ser insuficiente
para inducir los cambios deseados es el del cambio personal a partir de la
intervención terapéutica. Aunque los modelos clásicos de modificación de
conducta pueden ser eficaces cuando se trata de suprimir una conducta
localizada y sustituirla por otra más eficaz, se muestran insuficientes cuando los
cambios que deben promoverse son menos superficiales, o si quiere, cuando en
vez de estar centrados en la conducta (objeto), deben dirigirse a la actitud con
que una persona afronta un conjunto de situaciones o contextos. Así, en las
llamadas psicoterapias cognitivas (CARO GABALDA, 2011), no se trata ya de
cambiar directamente la conducta sino el significado que la persona atribuye a lo
que le sucede, ya que en este enfoque, como señalara MAHONEY (1974, pág. 17
de la trad. cast., énfasis del autor), “se clarificó rápidamente que el realismo
ingenuo (o la doctrina de la ‘inmaculada percepción’) era funcionalmente
insostenible en la conducta humana. Un individuo responde no a determinado
ambiente real, sino a un ambiente percibido. El pasajero asustado de un avión
no reacciona ante un estímulo puramente externo (el nivel alto del ruido tras el
despegue) sino ante su percepción de estos estímulos (‘¡Dios mío, hemos
perdido un motor!’)”. Tal como vimos en su momento (nada menos que en el
Capítulo Primero), si no existe una correspondencia entre la representación
interna de un suceso y el suceso como tal, el aprendizaje dependerá no solo de
los rasgos de ese suceso (por ej., las contingencias) sino también, y con
frecuencia muy especialmente, de cómo la persona percibe o se representa ese
suceso (entre otras cosas porque esa representación tenderá a provocar, en un
efecto de profecía autocumplida, nuevos sucesos similares).
Por tanto, el cambio personal promovido por las terapias cognitivas o las así
llamadas cognitivo-conductuales —que son más bien asociativo-constructivas—
se basa más bien en promover un ajuste de esas representaciones, una nueva
comprensión explícita de los propios comportamientos. Así, el paso de los
modelos conductuales a los cognitivo-conductuales en la intervención clínica
supone reorientar el foco desde la “modificación directa del contenido de la
conducta a la modificación directa del contenido de la cognición con el fin de
influir en la emoción y la conducta” (HAYES y cols., 2011, pág. 144). Para ello se
parte de tres supuestos esenciales sobre la naturaleza de los problemas
personales y sus procesos de cambio (CARO GABALDA, 2011):
341
1. La forma de ser de una persona es función de su forma de conocer.
2. Los problemas de las personas tienen que ver con el conocimiento y el
significado que atribuyen a lo que hacen.
3. Los terapeutas cognitivos trabajan con los supuestos y actitudes de las
personas y con la repercusión de ese “mundo cognitivo” en su bienestar.
Con estos supuestos las terapias cognitivas se dirigen por tanto a cambiar la
actitud representacional de la persona, su modo de verse a sí misma y a los
demás, para lo que tratan de modificar el procesamiento supuestamente
distorsionado que está en el origen de esos problemas personales, o incluso
yendo más allá, como veremos más adelante, de reestructurar esa representación
de sí misma o de los demás (CARO GABALDA, 2011). En todo caso estos enfoques
cognitivos del cambio personal ya no se orientan al crecimiento —añadiendo
nuevos patrones al repertorio conductual de la persona— sino al ajuste, al
cambio de la perspectiva cognitiva adoptada por esa persona, lo que requiere
una vez más no solo explicitar la propia actitud, el significado que uno atribuye a
su propia conducta y a la de los demás, sino también relacionar esa
representaciones con otras, con el fin de reinterpretarlas. De este modo, en lugar
de pedir al paciente que registre sus conductas como se hace en la modificación
de conducta (ver por ejemplo la Tabla 7.6 de la pág. 302), se le pide que tome
nota, y de paso conciencia, de sus ideas o pensamientos en ese contexto, de
cómo lo interpreta, y que piense en otras situaciones similares que haya vivido,
así como en alternativas representacionales y las relacione con esa situación,
mostrando una vez la mediación de un sistema cultural de representación en el
cambio cognitivo, en este caso con la función de modificar la representación que
la persona tiene de sí misma (ver Tabla 7.12).
Tabla 7.12. Hoja de registro para la ayuda en la toma de decisiones en un tratamiento
cognitivo, tomado de CARO GABALDA (2011)
NOMBRE: ..............................................................................................................
FECHA: .................................................................................................................
¿Cuál es la situación que tengo que solucionar? ¿Qué ha pasado?
¿Cuál es mi reacción más habitual?
¿Por qué lo hago?, ¿qué pienso?,
¿a qué tengo miedo?
¿Qué puedo hacer que sea diferente?
¿Cómo puedo cambiar lo que estoy
pensando?, ¿qué puedo pensar
en su lugar?
¿Qué decido hacer?
Y, ¿qué pasa?
342
Ventajas y límites del aprendizaje por ajuste
Según hemos visto el aprendizaje por ajuste permite ir más allá de la mera
acumulación de representaciones y por tanto es necesario siempre que el
aprendizaje requiera comprender o atribuir significado, tanto en contextos de
aprendizaje informal como formal. En otras palabras, cuando el contexto de
aprendizaje exige no tanto tener éxito como comprender qué está sucediendo, es
preciso relacionar ese contexto con otros modelos, representaciones o
conocimientos previos, lo que implica una explicitación de esas representaciones,
en cuanto actitudes epistémicas, junto a una suspensión representacional de
algunos de sus componentes. Pero ese proceso de aprendizaje por ajuste
requiere condiciones más exigentes que el simple crecimiento, lo que hace que
con frecuencia, cuando esas condiciones no se cumplen, la comprensión
alcanzada sea limitada. Mientras que el aprendizaje asociativo requiere
únicamente acceder a la representación que se debe adquirir y ejercitarla
repetidamente con consecuencias positivas, el aprendizaje constructivo tiene una
mayor complejidad tanto en los procesos desplegados por la persona como en la
propia tarea, por lo que suele requerir un diseño explícito, una organización
formal de ese aprendizaje, como veremos en el Capítulo VIII.
Hay dos condiciones esenciales con respecto a los procesos psicológicos
implicados (POZO, 2008): una motivación o disposición hacia la comprensión y
una relación explícita con conocimientos previos adecuados que puedan ajustarse
para dar lugar a una nueva comprensión. Con respecto a la disposición hacia la
comprensión, el aprendizaje por ajuste implica una orientación hacia metas
epistémicas y no solo pragmáticas. Pero como ya hemos visto repetidamente, el
aprendizaje explícito y constructivo es más esforzado, demanda mayores
recursos cognitivos y por tanto no es posible asumir metas epistémicas para
todos nuestros aprendizajes, ya que supondría un excesivo gasto energético que
limitaría el rendimiento de otras funciones cognitivas. De hecho, en la vida
cotidiana habitualmente solo nos planteamos esas metas, solo nos hacemos
preguntas e intentamos comprender, cuando las cosas no funcionan, cuando
cometemos errores o nuestras representaciones implícitas fracasan. Por ejemplo,
estamos usando continuamente aparatos, dispositivos tecnológicos (el frigorífico,
el microondas, la televisión, el reloj, el avión, incluso el cambio de marchas de la
bicicleta) cuyo funcionamiento de hecho no comprendemos (ROZENBLIT y KEIL,
2002), porque ni siquiera nos hemos preguntando nunca cómo funcionan, ya
que nuestras metas cuando los usamos son únicamente pragmáticas. Tienen que
fallar para que nos preguntemos cómo funcionan. Pero lo mismo pasa en buena
medida en nuestras relaciones interpersonales. Solo cuando las cosas van mal y
343
nuestras representaciones no se cumplen, cuando hay un error o fracaso, nos
preguntamos por qué. Si una pareja conocida se separa nos preguntamos por
qué, pero es menos probable que nos preguntemos por qué siguen juntas otras
muchas parejas (cuando probablemente la respuesta sea mucho más interesante
e informativa). La intervención psicológica se origina casi siempre en problemas
que las personas tienen y no son capaces de resolver por sí mismas, por lo que
muchas veces necesitan ayuda para comprender y como mínimo ajustar sus
representaciones y sus conductas.
En cuanto a los contextos de aprendizaje formal, cuando alguien de manera
deliberada se propone que otra persona comprenda algo —el cambio climático, el
concepto de entropía, la psicología cognitiva del aprendizaje— suele suceder en
muchas ocasiones que las metas de los aprendices son más pragmáticas que
epistémicas. No les interesa comprender sino tener éxito, se defina este como se
defina (superar una prueba o examen, evitar volver a estudiar ese contenido,
etc.), con lo que es muy difícil, si no imposible, que en esas condiciones haya
verdadera comprensión y por tanto un aprendizaje profundo que vaya más allá
de un recuerdo superficial de información que muy pronto se olvidará o será muy
poco útil, porque ya hemos visto que el aprendizaje de información verbal
produce resultados efímeros y poco transferibles. Por tanto con frecuencia para
promover un aprendizaje constructivo en contextos formales se requiere diseñar
estrategias motivacionales (ALONSO TAPIA, 2005; HUERTAS, 1997; ZIMMERMAN y
SCHUNK, 2011), que suelen pasar por vincular esos aprendizajes con ámbitos de
interés de los aprendices y relacionarlos con conocimientos previos, acercar esos
aprendizajes al núcleo de su identidad personal, de modo que se movilicen o
inquieten las propias representaciones y de esta forma puedan empezar a
cambiar.
Esta relación explícita con conocimientos previos es de hecho la segunda
condición esencial que debe reunir esta forma de aprendizaje constructivo desde
el punto de vista de los procesos psicológicos. Para que haya aprendizaje por
ajuste es preciso que se diferencie el nuevo conocimiento que debe aprenderse
de otros conocimientos, modelos o representaciones. En otras palabras, como
hemos visto en el caso del cambio personal mediante psicoterapia cognitiva,
debe haber representaciones alternativas que puedan ser contrastadas —
usualmente el conocimiento previo frente a uno o varios modelos alternativos—,
lo que implica explicitar cada uno de esos modelos, como actitudes
representacionales
alternativas,
mediante
procesos
de
suspensión
representacional que, como decía RIVIÈRE (2003a), los ponen entre paréntesis, en
suspenso. Esas representaciones alternativas se tratan como hipótesis o modelos
tentativos, con respecto a los cuales no existe un compromiso epistemológico,
no se cree necesariamente en ellos, pero se analizan y comparan como si se
344
creyera en ellos, una actitud epistémica de una notable complejidad que no solo
es sin duda específicamente humana, sino que surge tardíamente en el propio
desarrollo cognitivo, aunque con certeza antes de la adolescencia, como suponía
el modelo de pensamiento formal piagetiano (INHELDER y PIAGET, 1955; SODIAN,
ZAITCHIK, y CAREY, 1991).
Solo así, aceptando aunque sea de forma suspendida los límites de nuestras
representaciones, podemos relacionarlas con otras y cambiarlas. Sin embargo, lo
que suele ser común, limitando el proceso de comprensión, es que se expliciten
las propias representaciones implícitas, sin suspenderlas representacionalmente,
sin ponerlas entre paréntesis, dándolas por buenas y sin diferenciarlas de los
nuevos conocimientos. De esta forma, en un ejemplo más de que la explicitación
en su versión más superficial no modifica nuestras representaciones, solo las
ilumina, se generan modelos mixtos, síntesis de creencias (RODRIGO, 1993;
VOSNIADOU, 2013), que mezclan esas representaciones sin diferenciarlas ni
relacionarlas explícitamente, con lo que los nuevos conceptos suelen asimilarse
erróneamente a estructuras de conocimiento previo que, por la propia naturaleza
de las representaciones implícitas, son más simples, por lo que no caben en ellas
esas nuevas relaciones conceptuales, y por tanto se produce una comprensión
sesgada, cuando no directamente errónea. Un ejemplo de ello sería la
incomprensión de las concepciones darwinianas por buena parte de los alumnos,
adolescentes e incluso universitarios que, al no diferenciar las ideas de DARWIN de
sus propias intuiciones —más cercanas al lamarckismo, que con sus explicaciones
teleológicas o intencionales es más próximo a nuestra psicología intuitiva—
acaban por asumir, sin darse cuenta de ello, una idea de la evolución más
cercana a LAMARCK que a DARWIN (DAGHER y BOUJAOUDE, 2005; JIMÉNEZ ALEIXANDRE,
1992; SINATRA y cols., 2004), aceptando por ejemplo que las bacterias son cada
vez más resistentes al efecto de los antibióticos porque “se adaptan”.
Lo mismo sucede con las propias teorías constructivistas del aprendizaje, que
muchos estudiantes e incluso profesores, asimilan desde su concepción intuitiva
del aprendizaje basada en un realismo ingenuo, lo que da lugar, como veremos
en un próximo apartado, a una teoría interpretativa (POZO y cols., 2006) que
reduce la construcción a lo que en su momento (en el ya remoto Capítulo
Primero) llamamos construcción estática (todo aprendizaje se apoya en el
conocimientos previo) que, como vimos, resulta compatible incluso con los
propios modelos asociativos (todo aprendizaje es consecuencia de la historia de
aprendizajes previos, algo asumido incluso por SKINNER), en lugar de entender la
construcción de conocimiento como un proceso dinámico por el que quien
aprende transforma sus representaciones pero también el conocimiento que
recibe, de forma que éste nunca puede ser una copia del conocimiento recibido.
Pero esta síntesis de creencias —o asimilación errónea de los nuevos
345
conocimientos a las representaciones implícitas— es más probable cuando los
principios en que se basan esos nuevos conocimientos son incompatibles con los
supuestos que subyacen a las teorías implícitas en ese dominio, en cuyo caso el
propio proceso de ajuste resulta insuficiente y es necesaria una verdadera
reestructuración del conocimiento en ese dominio, el último y más complejo tipo
de aprendizaje constructivo que nos queda por abordar.
Aprendizaje por reestructuración
Además de adecuar el uso de los conocimientos explícitos a nuevas demandas
o contextos, el aprendizaje por ajuste permite relacionar los conocimientos
disponibles, diferenciando nuevos conceptos a partir de ellos o incluso, con
menos frecuencia, integrándolos para dar lugar a conceptos más abstractos o
generales, pero en sentido estricto no permite generar conocimientos
verdaderamente nuevos (no presentes con anterioridad en el sistema cognitivo).
La generación o creación de nuevos conocimientos 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.). La reestructuración requiere hacerse plenamente consciente de
las propias estructuras de conocimiento, en forma de teorías de dominio, ya que
solo así es posible reorganizarlas. A diferencia del ajuste, ya no se trata de
explicitar la relación entre dos o más conceptos, como una actitud
representacional, sino los principios en que se sostiene todo el sistema
representacional en ese dominio en forma de teoría implícita, o de agencia
representacional, para contrastarlos con los principios que sostienen otras teorías
explícitas, mediadas por sistemas culturales de representación, que más allá de la
extensión y modificación de la representaciones previas contribuyen a una
reconstrucción de las teorías implícitas, lo que puede conducir a una
reestructuración profunda de las mismas. De hecho, en la medida en que el
aprendizaje por reestructuración puede entenderse como un cambio teórico —la
explicitación de una teoría implícita para construir una nueva teoría explícita más
compleja— sería la máxima manifestación de la mente teórica de DONALD (1991),
entendida como la actividad mental mediada por las funciones de los sistemas
externos de representación.
La reestructuración es el cambio más radical y ocasional que se produce como
consecuencia del aprendizaje constructivo, ya que implica reorganizar todo el
“árbol de conocimientos” en un dominio, por mantenernos dentro de esa
metáfora aunque sabemos que es poco adecuada para este tipo de cambio, ya
que con la reestructuración lo que estaba en las raíces tal vez pase a ser una
rama o bifurcación o que, al revés, lo más periférico pase a ser central o
fundamental. Al reinterpretar toda la estructura representacional de acuerdo con
346
nuevos principios, cambiarán en mayor o menor medida las relaciones entre los
diversos componentes de la teoría o sistema representacional, con lo que de esta
forma adquirirán un nuevo significado conceptual. En la historia de los
aprendizajes personales, como en la de las teorías científicas, se producen cada
cierto tiempo “revoluciones conceptuales” que reorganizan y cambian
radicalmente nuestra forma de entender un dominio dado de conocimiento, sea
nuestra forma de abordar el aprendizaje, las relaciones interpersonales o la
comprensión de la naturaleza de la materia. La reestructuración es un proceso
complejo en el marco de la jerarquía del aprendizaje, por lo que para llegar a ella
seguramente es preciso pasar antes por las formas más elementales de
aprendizaje explícito, el crecimiento y el ajuste, de forma que una vez más, en
lugar de excluir a esos otros procesos de aprendizaje, los integra.
Un ejemplo claro de ello son los estudios sobre la adquisición del conocimiento
experto, que además de los procesos de crecimiento y ajuste, que hemos visto
anteriormente en forma respectivamente de automatización y de regulación
metacognitiva, suelen requerir también procesos de reestructuración. Igualmente
son ejemplos que ilustran con claridad la naturaleza de la reestructuración como
aprendizaje explícito y constructivo los procesos de cambio conceptual en el
aprendizaje de dominios semánticamente densos, sobre todo en contextos
académicos, y el propio cambio personal, la reconstrucción de la propia identidad
personal, de la representación de uno mismo y de las relaciones interpersonales.
La adquisición del conocimiento experto
En apartados anteriores hemos visto que las personas expertas, como
consecuencia del aprendizaje explícito en ese dominio, tienen no solo una mayor
cantidad de conocimientos acumulados, que están en gran medida
automatizados y condensados (aprendizaje por crecimiento), sino también
mejores estrategias y un mayor control metacognitivo en el uso de sus
conocimientos (aprendizaje por ajuste). Pero los estudios muestran que además,
como consecuencia del aprendizaje por reestructuración, difieren de los novatos
en la naturaleza y organización de sus conocimientos (CHI y OHLSSON, 2005;
FELTOVICH, PREITULA y ERICSSON, 2006; POZO, 1989). Partiendo de los principales
rasgos que CHI y OHLSSON (2005) atribuyen al conocimiento declarativo, la Tabla
7.13 intenta hacer explícitos los principales cambios que se producen en el
proceso de adquisición del conocimiento experto, entendido como un proceso de
reestructuración.
Tabla 7.13. Principales rasgos del conocimiento conceptual avanzado propio de los
expertos
347
Rasgos
diferenciales
Caracterizados por
Una base de
datos
más
amplia
La cantidad de conocimientos acumulados en su dominio es mayor.
Una mayor
red de
conexiones
entre
unidades
A medida que aumenta el conocimiento, aumenta la densidad de conexiones entre las unidades
que lo componen.
Conocimiento
más
organizado
El conocimiento se organiza en forma de estructuras conceptuales o teorías, organizadas de forma
jerárquica en lugar de asociativa.
Mayor
diferenciación
conceptual
Hay mayor número de conceptos subordinados, unidades conceptuales de “grano más fino” que
permiten diferenciar conceptos y generar nuevos niveles de análisis de los mismos.
Principios
abstractos
integradores
Se construyen unidades de conocimiento más amplias e integradoras, en forma de principios que
dan significado al resto de los conocimientos.
Mayor
consistencia
teórica
A pesar de haber más unidades, el hecho de que estén más conectadas entre sí y mejor
organizadas, hace que sean más consistentes, es decir que puedan activarse simultáneamente de
forma explícita sin generar conflicto.
Mayor
complejidad
conceptual
Como consecuencia conjunta de esos procesos de diferenciación e integración jerárquica las
estructuras conceptuales son más complejas, tienen diversos niveles de análisis, con mayor
número de relaciones conceptuales tanto horizontales como verticales dentro de la jerarquía.
Cambio de
perspectiva
Todo lo anterior supone que el conocimiento experto adopta una perspectiva nueva, diferente,
que genera representaciones cualitativamente distintas a los de los novatos.
La mayor cantidad de unidades representacionales en el conocimiento experto
conduce a un crecimiento exponencial en las conexiones entre esas unidades. No
solo hay más información sino que hay más conexiones entre esa información.
Pero además no solo hay más conexiones, sino que éstas están más
organizadas, en forma de jerarquía conceptual, de modo que ya no están
simplemente yuxtapuestas, unidas por procesos asociativos (contigüidad,
contingencia, semejanza) sino que se relacionan jerárquicamente entre sí en
función de su significado, dando lugar a teorías en las que se diferencia un
núcleo conceptual (los principios básicos de la teoría) y ciertos conceptos
periféricos o auxiliares, al modo del modelo epistemológico de LAKATOS (1978).
Esas nuevas relaciones jerárquicas implican no solo procesos de diferenciación
conceptual, como los que vimos en el caso del ajuste, sino también de
integración jerárquica, generando esos principios básicos o nucleares sobre los
que se sostiene todo el edificio conceptual de la teoría. Además esta estructura
jerárquica hace posibles tanto aproximaciones más globales como análisis de
grano más fino, al diferenciar distintos niveles de análisis con sus unidades y, en
348
ocasiones sistemas de medida correspondientes. Como consecuencia, el
conocimiento experto tiene una mayor complejidad conceptual, al ir más allá de
las meras cadenas asociativas o causales simples del conocimiento novato o
intuitivo, y establecer múltiples relaciones tanto horizontales como verticales
entre las unidades que componen la teoría o jerarquía conceptual. Todos estos
rasgos conducen finalmente a un cambio radical de perspectiva en la
representación y comprensión del dominio. Según veíamos en el Capítulo
Primero, el aprendizaje constructivo genera cambios cualitativos, estructurales,
que no pueden reducirse a la mera acumulación de cambios cuantitativos.
Un ejemplo de cómo el conocimiento experto se apoya en nuevas estructuras
conceptuales con los rasgos mencionados puede verse en la Figura 7.7, que
representa la organización de los conocimientos de física en dos novatos (arriba)
y dos expertos (abajo), a quienes, en este estudio clásico, CHI, GLASER y REES
(1982) pidieron agrupar una serie de problemas de cinemática y que luego
intentaran reagruparlos. En la figura los círculos representan las categorías
establecidas inicialmente y la cifra incluida en la figura refleja el número de
problemas incluido en cada categoría. Los triángulos son categorías
jerárquicamente superiores (usualmente leyes o principios físicos) que reagrupan
a esas categorías iniciales, mientras que el resto de las figuras (cuadrados,
hexágonos) representan subdivisiones a partir de esas categorías iniciales. Como
puede verse, los expertos agrupan los problemas en un número menor de
categorías, pero además son capaces de reagruparlas de modo más flexible,
generando no solo nuevas diferenciaciones, sino sobre todo integrando
jerárquicamente las categorías iniciales a partir de principios o conceptos que les
dan sentido. En cambio, la organización conceptual de los novatos se extiende
más en horizontal que en vertical, es menos jerárquica e incluye muchas
categorías que contienen un solo caso o problema. Como señalaban los autores
de este estudio, mientras que los novatos se centran en los rasgos superficiales
de los problemas para clasificarlos (problemas de poleas, de planos inclinados, de
ruedas dentadas), los expertos han adquirido una nueva perspectiva, que les
lleva a ver estructuras conceptuales en funcionamiento: “los expertos ven y se
representan un problema en un nivel más profundo (es decir, basado en
principios) mientras que los novatos tienden a representar el problema a nivel
superficial” (GLASER y CHI, 1988; p. XVIII). En otras palabras, los expertos han
adquirido nuevas estructuras de conocimiento, que les permiten integrar el
conocimiento que para los novatos sigue estando en gran medida asociado a los
contextos concretos en los que se adquiere y las propiedades de esos contextos
en términos de representaciones encarnadas (poleas, planos inclinados, etc.).
349
Figura 7.7. Organización del conocimiento en experto y novatos. Explicación en el texto. Tomada de CH I , GLA S E R y
RE E S (1982).
Pero si el lector siente aversión por la Física, o directamente ha olvidado en
qué consistía la cinemática, puede pensar en cómo el conocimiento experto
reestructura un dominio más próximo a sus intereses. Por ejemplo puede pensar
en el contenido de este libro, la presentación de los modelos y teorías del
aprendizaje humano, como una reestructuración del conocimiento ingenuo o
novato sobre cómo aprendemos las personas. La psicología del Aprendizaje
Humano, tal como se ha presentado en este libro, no solo ha acumulado una
gran cantidad de información, sino que puede establecer conexiones
conceptuales entre muchos de esos datos —como las continuas llamadas que se
hacen de un captulo a otro, de un concepto a otro—, basados no solamente en
la diferenciación conceptual (tipos de aprendizaje, tanto implícitos como
explícitos, de mentes: episódica, mimética, mítica y teórica, diferentes funciones
de los sistemas externos de representación, etc.) sino también la integración
jerárquica de todos esos conceptos a partir de ciertos principios básicos —la idea
recurrente de las jerarquías estratificadas—, todo lo cual esperemos que
conduzca no solo a una visión más compleja y coherente del aprendizaje
350
humano, sino también a una nueva perspectiva sobre cómo aprendemos las
personas y cómo podemos ayudar a otros a aprender.
El proceso de convertirse en experto, o de adquirir conocimiento especializado
en un dominio, supone por tanto una reestructuración de los conocimientos
previos, un verdadero cambio conceptual, o si se prefiere una revolución
conceptual (THAGARD, 1992) que, al igual que ha sucedido en la propia historia
cultural en esos mismos dominios, remueve, como un terremoto, nuestros
conocimientos desde sus propios cimientos o principios. Veamos en qué consiste
ese cambio conceptual y cuáles son los procesos de aprendizaje en que se basa.
El cambio conceptual
La reestructuración conceptual en un dominio dado es necesaria cuando la
estructura de las representaciones previas del aprendiz —los principios que
subyacen y organizan sus teorías implícitas o sus representaciones sociales— es
incompatible con la estructura de los nuevos modelos o teorías que deben
aprenderse, es decir, los principios que rigen, desde arriba, esas teorías. ¿Pero
cuáles son esos principios? Aunque la naturaleza de ese cambio conceptual
puede diferir en función del dominio de conocimiento, podemos comprender esa
incompatibilidad estructural, que hace necesario el cambio conceptual para
acceder desde las teorías implícitas hasta el nuevo conocimiento experto,
científico o académico, a partir de tres tipos de principios (epistemológicos,
ontológicos y conceptuales), en los que ambos tipos de conocimiento, por su
propia naturaleza representacional, diferirían. Podemos desglosar el cambio
conceptual en tres tipos de cambio relacionados (Tabla 7.14), tres dimensiones a
través de las cuales transita, de forma progresiva, el camino hacia el cambio
conceptual, desde las teorías implícitas hasta el conocimiento explícito experto,
pasando por ciertos niveles intermedios, que representan esas síntesis de
creencias en las que lo nuevo se asimila a lo establecido, previas a la
reestructuración como tal. Otros relatos alternativos de este cambio conceptual
pueden encontrarse en CAREY (1985, 2009), LIMÓN y MASON (2002), OHLSSON
(2009), POZO y FLORES (2007), RODRÍGUEZ MONEO (1999), SCHNOTZ, VOSNIADOU y
CARRETERO (1999), VOSNIADOU (2008) o VOSNIADOU, BALTAS y VAMVACOUSSI, 2007.
Tabla 7.14. Principales rasgos del conocimiento conceptual avanzado propio de los
expertos
Principios
Teoría implícita o
conocimiento novato
Modelos mixtos: Síntesis
de creencias
Teoría científica o
conocimiento experto
Epistemológicos
Realismo ingenuo
Dualismo
Realismo crítico
Pluralismo
Constructivismo
Perspectivismo
Ontológicos
Estados
Procesos
Sistemas
351
Conceptuales
Datos y sucesos en cadenas
causales
Causalidad
múltiple
Interacción
entre
componentes
En cuanto a la dimensión epistemológica, como hemos visto ya, al analizar
tanto la física como la psicología intuitiva, los dos sistemas primarios para la
representación implícita del mundo que están posiblemente en el origen de
buena parte de nuestras representaciones previas en muchos dominios (ver
Capítulo V), nuestras teorías implícitas suelen asumir una posición realista, según
la cual el mundo es tal como lo percibimos o se muestra ante nosotros. En
aplicación de este principio, los aprendices tienden a atribuir por ejemplo a las
partículas que componen la materia las mismas propiedades que ésta tiene a
nivel macroscópico (GÓMEZ CRESPO, 2008; GÓMEZ CRESPO, POZO y GUTIÉRREZ, 2007;
POZO y GÓMEZ CRESPO, 1998, 2005), por lo que hablan de las “moléculas mojadas
del agua”, o creen que cuando se hincha un globo por acción del calor se hincha
también cada una de las moléculas de aire que hay en su interior (BENLLOCH y
POZO, 1996). Pero también nuestras teorías implícitas sobre el aprendizaje, según
hemos visto, asumen este principio al concebirlo como un proceso de copia o
reproducción interna del mundo exterior (POZO y cols., 2006; SCHEUER y cols.,
2006a). Y nuestras representaciones sociales, construcciones culturales como el
tiempo cronológico o el número cero, acaban por convertirse en objetos reales,
por naturalizarse u objetivarse, por volverse objetos reales. El paso desde las
teorías intuitivas hasta una visión más científica o compleja implica superar
concepciones organizadas en torno a un realismo ingenuo, una visión del mundo
vinculada a nuestras representaciones encarnadas, centrada en los aspectos
perceptivos más inmediatos. Pero en el avance hacia un conocimiento más
complejo, muchas veces tiende a asumirse una posición intermedia entre ese
realismo ingenuo y el constructivismo, que podríamos llamar de realismo
interpretativo, según el cual el mundo es de una forma determinada, tiene una
estructura y características dadas, pero desde el punto de vista cognitivo es
imposible acceder directamente a esa estructura, por lo que es necesario
interpretar nuestras impresiones y percepciones a través de ciertos conocimientos
o teorías científicas, una especie de “anteojos cognitivos” que nos permiten
aproximarnos a ver el mundo tal como realmente es (y nosotros no podemos
ver). Ciertos rasgos reales del mundo no pueden percibirse directamente en
condiciones normales (como los átomos, las células, la corriente eléctrica, la
neuronas espejo o las propias representaciones) pero pueden interpretarse a
partir de ciertas experiencias. Así, el átomo, la energía, la disonancia cognitiva o
la memoria de trabajo se asumirían como una parte no perceptible de la realidad,
existirían realmente, aunque solo pudieran conocerse a través del tamiz de ciertas
experiencias y modelos científicos. Según esta concepción, un conocimiento es
352
mejor cuanto más exacto, es decir, cuanto más se aproxima a la verdadera
naturaleza del mundo, aunque no podamos acceder directamente a la realidad,
sino a través del filtro que nos proporcionan ciertas entidades de naturaleza no
observable pero igualmente reales, como serían los átomos, las células, los
agujeros negros, pero también los procesos cognitivos o las ideas previas como
explicación del aprendizaje. Desde este realismo interpretativo, se asume que el
conocimiento científico es más exacto y verdadero que otras formas de conocer
el mundo, como el conocimiento cotidiano.
Este supuesto realista, ya sea ingenuo o interpretativo, según el cual las cosas
se conciben tal como se perciben se basaría en los principios que subyacen al
aprendizaje asociativo implícito, como la semejanza, la covariación o la
contigüidad, que están en el origen de nuestras teorías implícitas en diferentes
dominios, según veíamos en el Capítulo IV. Esta fe realista resulta, al menos en
nuestra cultura, bastante dominante y difícil de superar incluso en el ámbito
científico, incluida en parte la propia psicología. De hecho, durante mucho tiempo
la ciencia ha estado dominada por una concepción positivista según la cual su
meta, siguiendo la idea de BURKE (2000) sobre la función conservadora del
proceso de naturalización u objetivación del conocimiento, era descubrir la
estructura y el funcionamiento de la naturaleza, en vez de construir modelos para
interpretarla. Solo superando esas creencias realistas tan arraigadas es posible
asumir una concepción constructivista, caracterizada por una interpretación de la
realidad a partir de modelos, de tal forma que conceptos como, por ejemplo, los
números cuánticos, los orbitales, pero también la motivación o la propia
representación etc., no serían entes reales sino que se aceptarían como
construcciones abstractas que ayudan a interpretar el mundo. Conocer no es
descubrir la realidad, es explicitar las propias representaciones, elaborar modelos
alternativos para interpretar o reconstruir el mundo y a nosotros mismos más allá
de las limitaciones de nuestra mente encarnada.
Pero cambiar la naturaleza de las representaciones y sus relaciones con el
mundo “real” implica utilizar también nuevas entidades ontológicas, de una
complejidad creciente (Tabla 7.14). Una epistemología realista ingenua suele
reducir los fenómenos a estados, a explicitar solo los objetos a los que se refiere
(DIENES y PERNER (1999). Las teorías implícitas se basan así en la atribución a los
objetos de ciertas propiedades, concebidas como estados naturalizados del
mundo (caliente o frío; sólido, líquido o gas; rojo o verde; extrovertido o
introvertido; vago o trabajador), que permitirían describir las propiedades
observables de esos objetos de conocimiento, pero no sus posibles
transformaciones, los procesos mediante los que pasa de un estado a otro (cómo
un objeto pasa de frío a caliente, de verde a rojo, o de vago a trabajador, es
decir cómo funcionan el calor, el color o la motivación como procesos). Pasar de
353
concebir los fenómenos como estados a concebirlos como procesos implica un
cambio ontológico importante (CHI, SLOTTA y DE LEEUW , 1994), ya que implica
establecer relaciones entre los conceptos, explicitar el conocimiento como actitud
o relación entre objetos. Por ejemplo, el calor pasa de ser un estado, a ser un
proceso, una relación entre dos o más estados, o la motivación pasa de ser un
estado (hay alumnos motivados y no motivados) a ser un proceso dinámico de
cambio entre dos estados, con lo que la pregunta ya no es cuál es el estado de
ese aprendiz (on/off) sino cómo moverle hacia otro estado, cómo ayudarle a
motivarse.
La atribución de un fenómeno a la categoría proceso puede ir incrementando
en complejidad a medida que se van incorporando o sumando nuevos factores
causales a la explicación del hecho, que suele ser un paso previo a la
comprensión de las relaciones en términos de sistemas, tal como hace el
conocimiento complejo (el de la ciencia, desde luego, pero también otras formas
de conocimiento, artístico, religioso, etc.), donde lo relevante no son solo los
procesos inmediatos que han producido ese cambio de un estado a otro sino el
conjunto de relaciones impuestas por un determinado modelo para la explicación
de ese fenómeno. El conocimiento complejo —sea en física, en neurobiología, en
ajedrez o en psicología del aprendizaje— no suele basarse tanto en relaciones
lineales simples, en análisis de procesos, como en interacciones complejas dentro
de sistemas de equilibrio (CHI, 2005, 2008). Una característica esencial del
cambio representacional es por tanto que cada nivel de análisis ontológico no
abandonaría los conocimientos del nivel anterior, sino que los integraría, o en
términos de KARMILOFF-SMITH (1992) los redescribiría en nuevas categorías
ontológicas, de una mayor complejidad, de modo que si los diferentes estados
pueden relacionarse por medio de procesos, los diferentes procesos se relacionan
entre sí dentro de un sistema. A determinados niveles de análisis un fenómeno
puede representarse como un proceso lineal, o incluso como un estado o un
hecho dado, pero obviamente ello empobrece su significado. Por más que
dispongan de conocimiento experto, también los físicos ven los objetos como
rojos o azules, los sienten cálidos o fríos, o por más que uno aprenda psicología
cognitiva, cuando necesita ayuda, tiende a ver a ciertas personas como más
altruistas, más dispuestas a colaborar que otras, aunque un análisis más
profundo acabara por explicar esos rasgos como representaciones situadas,
dependientes del contexto, en suma, de un sistema de variables en equilibrio.
La interpretación de los fenómenos en términos de sistemas, que acabamos de
considerar como un rasgo propio del conocimiento complejo, aquel que suele
requerir ir más allá de nuestras simplificadoras teorías implícitas, exige también
cambiar las estructuras conceptuales desde las que se interpretan (Tabla 7.14).
Como acabamos de ver, hay una transición desde aceptar los distintos
354
fenómenos como hechos, algo dado que ni siquiera requiere ser remitido a otro
hecho o que como máximo da lugar a una explicación tautológica —una persona
es egoísta porque no ayuda a los demás y no ayuda a los demás porque es
egoísta— formando cadenas causales simples mediante ciertos procesos de
causalidad lineal, basados en esquemas simples, unidireccionales, en los que un
agente actúa de modo lineal y unidireccional sobre un objeto. Estas
interpretaciones causales lineales adoptan nuevamente la forma simplificadora de
las reglas de semejanza, covariación y contigüidad entre causa y efecto, etc., que
están en el origen de nuestras teorías implícitas, según vimos en el Capítulo IV.
Estos análisis causales lineales ganan complejidad a medida que se incorporan o
se suman más factores causales, pasando de una causalidad simple, de un solo
factor o agente, a una causalidad múltiple, en la que la acción de varias causas
se suma, pero manteniendo el esquema conceptual básico, basado en la
unidireccionalidad de la acción causal. Será necesario un cambio en las
estructuras conceptuales para que esas relaciones aditivas unidireccionales se
transformen en sistemas de interacciones, por ejemplo entendiendo el calor no
como algo que se transmite de un cuerpo a otro, sino como una interacción o
intercambio de energía; o entendiendo las relaciones entre aprendizaje y
motivación en términos de una interacción o mutua restricción (no aprenden
porque no están motivados, pero no están motivados porque no aprenden) de
dos o más factores dentro de un sistema (CHI, 2006). La comprensión de la
naturaleza corpuscular de la materia, de los conceptos de movimiento intrínseco
y vacío (GÓMEZ CRESPO, 2008; POZO y GÓMEZ CRESPO, 1998, 2005) pero también
la concepción constructivista del aprendizaje (POZO y cols., 2006) requieren este
tipo de interacción dentro de un sistema, dirigido a un equilibrio dinámico entre
los componentes del sistema. Comprender el mundo, natural y social como un
sistema de equilibrio en diversos parámetros es quizá uno de los logros más
sustantivos del conocimiento científico (MORIN, 1990). Las teorías científicas se
organizan en torno a sistemas de equilibrio cíclicos, sin principio ni fin (CHI,
SLOTTA y DE LEEUW , 1994), como la salud como equilibrio orgánico, los ires y
venires de la inflación y el crecimiento económico, el medioambiente, las
relaciones de pareja o interpersonales como un sistema de equilibrio dinámico,
en el que no tiene mucho sentido como hacemos habitualmente buscar culpables
—quien fue el primero que….— o las relaciones entre aprendizaje y enseñanza,
mientras que nuestras teorías implícitas se estructuran en torno a la cadena de
sucesos que están en su origen, sucesos con principio (dolor de cabeza) y fin
(del dolor de cabeza), de forma que se centran en esos cambios lineales más que
en la estructura permanente, el estado de equilibrio dinámico que explica no solo
el estado actual del mundo sino los posibles cambios que pueden tener lugar en
él.
355
De todas formas, una vez más el cambio conceptual, en cuanto jerarquía
estratificada, no implica necesariamente abandonar las representaciones
implícitas, en términos de un bagaje de información factual sobre hechos y
sucesos, adquirido de forma implícita o por crecimiento, o la representación
mediante cadenas causales y relaciones entre sucesos basada en el ajuste, sino
ser capaz, cuando la tarea o el contexto reclaman metas más epistémicas, de
suprimir, suspender o redescribir esas representaciones para construir marcos
teóricos de mayor complejidad no solo conceptual sino según hemos visto,
también epistemológica y ontológica.
El llamado cambio conceptual requiere por tanto construir nuevas estructuras
conceptuales o teorías más complejas a partir de otras más simples y,
probablemente, establecer usos diferenciales para cada uno de los contextos de
aplicación de esas teorías. Para cambiar esos modelos implícitos restrictivos,
simplificadores, y construir un conocimiento complejo o disciplinar en un dominio
dado, se necesitan tres procesos relacionados que aunque ya han venido siendo
explicados, conviene sintetizar (ver también POZO, 2001; POZO y GÓMEZ CRESPO,
1998; SCHEUER y POZO, 2006):
— Una reestructuración teórica: frente a las estructuras simplificadoras de las
teorías implícitas, basadas en una causalidad lineal sustentada en las reglas
del aprendizaje asociativo implícito (covariación, contigüidad, semejanza), el
conocimiento complejo requiere interpretar los fenómenos en términos de
relaciones de interacción dentro de sistemas de equilibrio dinámico. Adquirir
conocimientos más complejos requiere también disponer de estructuras
conceptuales más complejas —caracterizadas por los rasgos del
conocimiento experto en el apartado anterior— en las que integrar las
representaciones más primarias.
— Una explicitación progresiva de las representaciones implícitas y encarnadas
y de las teorías implícitas a que dan lugar, diferenciándolas de las estructuras
y modelos utilizados por las teorías científicas o complejas. Esa explicitación
requiere los tres procesos mencionados (supresión, suspensión y
redescripción) de complejidad creciente, que implican sacar a la luz los tres
componentes implícitos en la representación (objeto, actitud, agencia). Esta
explicitación de las teorías implícitas estará mediada por el aprendizaje y
dominio epistémico de nuevos códigos y sistemas externos de
representación que permitan extender, modificar y reconstruir esas teorías
implícitas en términos de sistemas conceptuales más potentes. Estos nuevos
códigos o sistemas de representación tienen mayor potencia representacional
que las teorías implícitas, ya que no solo permiten sino que inducen a
explicitar muchos supuestos y relaciones que en nuestras teorías intuitivas se
mantienen implícitos.
356
— Una integración jerárquica de las diversas formas de conocimiento. Frente al
supuesto de que el aprendizaje supone necesariamente la sustitución de un
conocimiento o conducta por otro, adquirir cuerpos de conocimiento
complejos requiere reconstruir y redescribir los aprendizajes previos,
situándolos en un nuevo y más potente marco conceptual, pero sin
abandonarlos necesariamente, Sin duda, la teorías explícitas, el conocimiento
científico o experto, tienen una mayor potencia representacional o, en
términos de LAKATOS (1978), un exceso de contenido empírico con respecto
al conocimiento cotidiano, una mayor capacidad de explicación y de
generalización a contextos nuevos. Pero en muchos contextos y condiciones
(por el carácter rutinario, la escasez de tiempo y de recursos cognitivos, las
consecuencias limitadas), las teorías implícitas, por su carácter situado y por
ser producto de un largo proceso adaptativo, en la filogénesis, la
sociogénesis y la ontogénesis, tienen un alto valor pragmático, ya que suelen
ser muy predictivas y muy “baratas” cognitivamente, por lo que su capacidad
predictiva y de control puede superar a las del conocimiento complejo, que
es muy costoso y exigente desde el punto de vista del procesamiento
explícito.
Estos tres procesos son necesarios cuando se requiere un cambio conceptual
para adquirir conocimiento en dominios semánticamente densos (científicos,
artísticos, etc.), en los que aquella acumulación cultural de la que hablaban
TOMASELLO, KRUGER y RATNER (1993), como consecuencia del giro acelerado de
esos engranajes multiplicadores que son los sistemas culturales de
representación, ha producido “revoluciones conceptuales” (la newtoniana,
darwiniana, einsteniana, o por qué no cognitiva, en la ciencia; la de la pintura
abstracta, la escritura posmoderna o la música dodecafónica en arte) que
requieren a su vez los correspondientes cambios cognitivos si se quiere que las
personas incorporen a su mente esas nuevas formas de pensar y conocer el
mundo, una demanda por lo demás creciente en la presente cultura del
aprendizaje que, como veremos en el Capítulo VIII, está reclamando nuevas
alfabetizaciones (científica, artística, informática, etc.) cuyo logro depende en
parte de estos procesos de cambio conceptual basados en la reestructuración.
Pero hay otro ámbito muy relevante desde el punto de vista psicológico en el
que la aceleración de esa rueda de los cambios sociales y culturales está
generando importantes demandas de aprendizaje por reestructuración, como es
el de las relaciones interpersonales, donde se aceleran también las crisis de
identidad, emocionales, personales, para las que los modelos tradicionales de
modificación de conducta parecen ser insuficientes y se reclama, también aquí,
un aprendizaje por reestructuración cognitiva más acorde con la cultura en la que
vivimos.
357
El cambio personal como reestructuración cognitiva
En apartados anteriores hemos visto que en el ámbito del cambio personal
pueden diferenciarse los modelos clásicos de modificación de conducta, de
tradición claramente asociacionista y basados en procesos de crecimiento
(MILTENBERGER, 2012) de los enfoques cognitivos, o cognitivos—conductuales,
más cercamos a los procesos de ajuste (CARO GABALDA, 2011). Pero hay aún una
tercera generación de modelos clínicos, que aglutinan enfoques diversos, como
los modelos contextuales (HAYES y cols., 2011, los enfoques de la
reestructuración cognitiva (ELLIS, 2009; ELLIS y DRYDEN, 1987) o las psicoterapias
constructivistas, de corte más narrativo o postmoderno (NEIMEYER, 2009). Aunque
existen notables diferencias entre ellas, se caracterizan por enfocarse más en el
contexto y la función de los procesos psicológicos que en los propios contenidos
mentales, al tiempo que se centran más en los principios de cambio y no
meramente en las técnicas (HAYES y cols., 2011) o, en palabras de SEGAL,
TEASDALE y WILLIAMS (2004, pág. 54) “a diferencia de la terapia cognitivoconductual, hay poco énfasis en cambiar el contenido de los pensamientos, más
bien el énfasis está en cambiar la conciencia y la relación con los pensamientos”.
Son además enfoques mediados esencialmente por el lenguaje y la forma en que
a través de diferentes códigos se redescriben las experiencias emocionales y
personales para darles un nuevo significado. Entre estos nuevos enfoques
terapéuticos estarían las terapias metacognitivas (WELLS y KING, 2006), la
meditación, tanto en forma de mindfulness como de mindsight (SEGAL, TEASDALE
y WILLIAMS, 2004; SIEGEL, 2009), las terapias narrativas (GONÇALVES y MACHADO,
1999), la solución de problemas (BELL y D’ZURILLA, 2009), la terapia racional
emotiva de ELLIS (1964, 2009, ELLIS y DRYDEN, 1987) y muchas otras (por ej.,
CARO GABALDA, 2011; MAHONEY, 2003; NEIMEYER, 2009).
En términos generales, lo que estos nuevos enfoques terapéuticos tendrían en
común es asumir que el proceso de cambio personal se basa en profundizar en el
autoconocimiento, de forma que requerirían explicitar no solo los contenidos
emocionales, personales, etc., o las actitudes mantenidas con respecto a ellos,
sino los procesos o principios en que se apoyan esos contenidos y esa actitudes,
podríamos decir la agencia representacional, la “teoría del yo”, que estaría en el
origen de las disfunciones personales y emocionales y que sería la que habría
que cambiar de forma explícita a través de la intervención. De esta forma, estos
nuevos enfoques requieren una explicitación más profunda o integradora. Por
ejemplo, las terapias basadas en la meditación o en la mindfulness requieren
centrar toda la atención en el momento presente, sensibilizándose y tomando
conciencia de los objetos presentes, y a partir de ellos de las reacciones que
producen en el propio cuerpo, de las representaciones encarnadas, de la actitud
que adoptamos ante esos estímulos y ante esas reacciones, para disolverse o
358
trascender en la propia identidad (HAYES y cols., 2011). Este carácter más
holístico se refleja también en que estos nuevos enfoques terapéuticos integran
prácticamente la totalidad de las técnicas usadas en los enfoques anteriores pero
al servicio de nuevos propósitos o metas claramente más epistémicas (HAYES y
cols., 2011).
De entre esos modelos de aprendizaje personal por reestructuración, uno de
los más influyentes es la llamada terapia racional-emotiva de Albert ELLIS (1964,
2009; ELLIS y DRYDEN, 1987; ELLIS y GRIEGER, 1977), también conocida por la
teoría ABC por las siglas en inglés de los tres componentes que identifica en toda
situación (los sucesos Activadores, las Creencias —Beliefs en inglés— y las
Consecuencias emocionales y conductuales de esas creencias). Así, según ELLIS,
si una persona se enfrenta a un contexto conflictivo pueden activarse ciertas
creencias o ideas inadecuadas sobre sí mismo y sobre los demás que generan
unas respuestas emocionales y conductuales disfuncionales. El origen de esa
conducta o esas emociones perturbadoras está por tanto en las creencias que
median en su activación. Según ELLIS todas las personas tenemos una serie de
creencias irracionales sobre los demás y nosotros mismos que, muchas veces sin
darnos cuenta, restringen o determinan nuestra conducta, pero en algunas
personas estas creencias irracionales se convierten en las ideas nucleares desde
las que interpretan toda su conducta y la de los demás, por lo que se hace
preciso actuar sobre esas ideas o creencias irracionales para cambiar la conducta
y las emociones. Aunque esas ideas pueden variar —de hecho el propio ELLIS
hizo múltiples listados (CARO GABALDA, 2011), se suelen identificar doce ideas
irracionales esenciales (ver Tabla 7.15).
Tabla 7.15. Ideas irracionales sobre nosotros mismos y sobre los demás según ELLIS. Las
marcadas con un asterisco son las principales (tomada de CARO GABALDA , 2011)
1. Es una necesidad extrema para el ser humano adulto ser amado y aprobado por prácticamente cada persona
significativa de su comunidad.*
2. Para considerarse a sí mismo valioso se debe ser muy competente, suficiente y capaz de lograr cualquier cosa,
en todos los aspectos posibles.*
3. Cierta clase de gente es vil, malvada e infame y debe ser seriamente culpabilizada y castigada por su maldad.*
4. Es tremendo y catastrófico el hecho de que las cosas no vayan por el camino que a uno le gustaría que
fuesen.*
5. La desgracia humana se origina por causas externas y la gente tiene poca capacidad o ninguna para controlar
sus penas y perturbaciones.*
6. Si algo es o puede ser peligroso o temible se deberá sentir terriblemente inquieto por ello, deberá pensar
constantemente en la posiblidad de que esto ocurra.
7. Es más fácil evitar que afrontar ciertas responsabilidades y dificultades en la vida.*
8. Se debe depender de los demás y se necesita a alguién más fuerte en quien confiar.
9. La historia pasada de uno es un determinante decisivo de la conducta actual y algo que ocurrió alguna vez y
nos conmocionó debe seguir afectándonos indefinidamente.*
10. Uno deberá sentirse muy preocupado por los problemas y las perturbaciones de los demás.
11. Invariablemente existe una solución precisa, correcta y perfecta para los problemas humanos y si esta solución
perfecta no se encuentra sobreviene la catástrofe.
12. Es muy importante para nuestra existencia lo que las demás personas hacen, y debemos hacer muchos
359
esfuerzos para lograr que vayan en la dirección que queramos.
A su vez, esta lista de creencias puede resumirse según ELLIS y GRIEGER (1977)
en tres principios que subyacen a todas ellas, en forma de deberes o
autoexigencias absolutistas, que la persona asume o da por supuestos de modo
que bloquean toda representación incompatible con ellas:
1. Con respecto a sí mismo asume el deber de hacer siempre las cosas bien y
así conseguir la aprobación de los demás.
2. Asume a su vez que los demás deben tratarle siempre de forma amable,
considerada y justa.
3. Finalmente con respecto a la vida o el mundo da también por supuesto que
debe ofrecerle unas condiciones buenas y fáciles para conseguir lo que
quiere sin un esfuerzo excesivo.
No voy a entrar ahora a valorar el contenido de esas ideas irracionales y los
supuestos que subyacen a ellas, que probablemente reflejan el sesgo cultural de
la psicología intuitiva norteamericana, marcada por el individualismo y el
optimismo social, que tanto han influido en la popularidad de la llamada
psicología positiva (EHRENRICH, 2010), una psicología intuitiva que, como veremos
en el próximo capítulo, contrasta con la psicología intuitiva dominante en otras
culturas, como las asiáticas, o las propias culturas europeas. Lo que nos interesa
del modelo de ELLIS es su arquitectura funcional, los procesos de cambio que
propone y las estrategias de intervención que prescribe. En cuanto al
funcionamiento mental que subyace a los conflictos personales y emocionales,
vemos que el modelo parte de la existencia de una serie de creencias
consistentes en representaciones que damos por supuestas sin siquiera pensar
en ellas y por tanto, en nuestros términos, de naturaleza implícita, con lo que su
naturaleza representacional estaría próxima a los rasgos del funcionamiento
cognitivo implícito. Pero además, esas ideas proceden en realidad de un número
pequeño de principios básicos, desde los que se construye lo que podríamos
llamar la teoría sobre uno mismo y sobre los demás, de forma que el cambio
debería estar dirigido a reorganizar esa teoría cambiando los principios sobre los
que se articula. GRIEGER (1985), uno de los principales colaboradores de ELLIS,
desarrolló incluso una tipología de estas teorías implícitas sobre el yo, de la
propia identidad, basadas en cuatro dimensiones: a) Yo como exigencia (ser lo
que uno debe) o como potencialidad (ser lo que se puede ser en función de las
posibilidades que ofrece el contexto); b) Yo como estado (u objeto) (“yo soy….”)
o yo como contexto (“lo que puedo hacer es…”); c) Yo inmediato hedonista (que
actúa en función de las necesidades inmediatas, aquí y ahora) o Yo demorado
estoico (actuar en función de metas a largo plazo); y d) Yo determinado (que es
360
consecuencia de…) o yo agente (que es causa de…). Nuevamente pueden verse
en estas polaridades los rasgos que diferencian el funcionamiento cognitivo
implícito (acción compulsiva y cerrada, objetivada, ligada a lo inmediato,
determinada) del explícito (acción abierta y flexible, perspectivista, capaz de
descontextualizarse y con un sentido de la agencia).
Con esta arquitectura básica, para ELLIS el cambio personal debe consistir, en
su versión más exigente o compleja, en un “cambio filosófico profundo”, un
cambio de la perspectiva de vida que requiere reestructurar esos supuestos
básicos y las creencias irracionales en que se manifiestan, aunque asume que con
frecuencia no se puede alcanzar ese cambio profundo y únicamente se logran
modificar algunas de esas ideas o su influencia sobre las conductas y las
emociones. Se trata por tanto de un cambio teórico a partir de modificar los
supuestos “filosóficos” en que se sustentan las teorías del yo, al igual que
veíamos que el cambio conceptual requería un cambio epistemológico, ontológico
y en las estructuras conceptuales. Para lograr ese cambio se propone una
intervención terapéutica que se apoya en múltiples y variadas técnicas de
aprendizaje (CARO GABALDA, 2011), ya sea por crecimiento (al incorporar técnicas
de modificación de conducta, como la desensibilización sistemática o el
entrenamiento en asertividad), por ajuste (el uso de técnicas llamadas de
imaginación emotiva, una situación de suspensión representacional que requiere
del paciente imaginar situaciones activadoras —A— así como las creencias
correspondientes —B— y las emociones y conductas derivadas —C— con el fin
de analizar las consecuencias de sus creencias) y también por reestructuración
(diálogo socrático, contraste de representaciones alternativas). En general el
tratamiento consta de tres fases:
1. Identificación de pensamientos perturbadores (B) así como de los
acontecimientos que los disparan (A) y sus consecuencias conductuales y
emocionales (C) mediante autobservaciones, registros, técnicas narrativas,
etc.
2. Cambio intelectual, por el que el paciente reinterpreta sus problemas y los
relaciona con sus creencias y pensamientos, comprendiendo el carácter
irracional de estos, es decir su escasa fundamentación empírica y el sesgo
que producen en su visión de sí mismo, de los demás y del mundo.
3. Cambio emocional y comportamental, por el que el paciente comienza a
manejar representaciones racionales, alternativas a sus creencias irracionales,
apoyándose en cuestionarios y hojas de registro, con el objetivo de lograr
reconstruir sus creencias y, al hacerlo, comprobar cómo desaparecen las
respuestas emocionales y las conductas perturbadoras.
Este planteamiento racionalista —según el cual el conocimiento de las ideas
361
racionales favorecerá en sí mismo el cambio de creencias— es uno de los
aspectos más discutibles de la teoría racional-emotiva de ELLIS (para una crítica
de la misma véase por ej., DAVID y cols., 2005), al igual que la idea de que ese
cambio puede conducir a la simple sustitución de las ideas irracionales por las
nuevas creencias (MILTENBERGER, 2012). Sin embargo se trata de un modelo que
muestra que es posible abordar el cambio personal desde un acercamiento
constructivista, basado en el aprendizaje por reestructuración, no solo desde el
punto de vista teórico, sino también práctico y empírico, ya que la intervención
racional-emotiva parece tener una eficacia clínica aceptable no solo en diferentes
ámbitos clínicos (por ej., GHASEMIAN, D’SOUZA y EBRAHIMI, 2012; LYONS y WOODS,
1991), incluso con niños y adolescentes (GONZÁLEZ y cols., 2004), pudiéndose
aplicar también mediante intervención virtual (MURE´SAN, MONTGOMERY y DAVID,
2012). Se ha usado también en otros dominios de cambio personal, ya sea en
organizaciones (DAVID y SZAMOSKOZY, 2011), en el deporte (TURNER y BARKER,
2013) o incluso en la formación de los propios estudiantes de psicología (RYAN,
BLAU y GROZEVA, 2011). Esta eficacia relativa es comparable a la obtenida por
otras terapias constructivistas o de reestructuración, como las antes mencionadas
(véanse por ejemplo los recientes metanálisis de CUIJPERS y cols., 2014; WERSEBE,
SIJBRANDIJ y CUIJPERS, 2013 o la revisión de HAYES y cols., 2011), lo que no impide
considerar también las ventajas y los límites del aprendizaje por reestructuración.
Ventajas y límites del aprendizaje por reestructuración
El aprendizaje por reestructuración es seguramente la forma más potente de
cambiar nuestras representaciones en un dominio, es decir la que produce
resultados más duraderos y transferibles, dos criterios esenciales para un buen
aprendizaje (POZO, 2008). Según hemos visto la reestructuración no solo cambia
nuestra representación de los objetos o contenidos que componen un dominio y
nuestra perspectiva de esos objetos, sino que nos cambia a nosotros mismos
como agentes de conocimiento y de acción. Supone un cambio de identidad
cognitiva o personal que cala muy hondo en nosotros, incluso más allá de
nuestras representaciones, llega hasta los huesos, hasta nuestra estructura
psicológica. Pero al ser un cambio tan profundo y radical, es también muy
costoso en recursos cognitivos y cantidad y calidad de práctica, otro de los
criterios, en este caso pragmático, que define a ese buen aprendizaje (POZO,
2008). Por tanto al ser tan costoso, y apoyarse como hemos visto en
aprendizajes por crecimiento y por ajuste previos, la reestructuración es un
proceso con efectos amplios y extensos pero que solo puede tener lugar de
forma ocasional. No todos los días puede uno caerse del caballo camino de
Damasco, como le sucediera a San Pablo, ni cambiar cada semana, ni cada año,
su “teoría del yo”, los principios implícitos en que sustenta su autoconcepto y sus
362
interacciones con los demás. De hecho, el cambio por reestructuración es tan
complejo y difícil que lo que suele suceder es justamente lo contrario, que no
llegue a producirse el cambio por reestructuración aun cuando sea necesario, ya
que al ser tan exigentes las condiciones para que se produzca y al haber tanta
resistencia del sistema cognitivo implícito a ese cambio, la inercia
representacional suele dar lugar a esos modelos mixtos, esas síntesis de
creencias (RODRIGO, 1993; VOSNIADOU, 2013), que acaban por aguar o descafeinar
esos cambios radicales, al reinterpretar los nuevos modelos en función de las
propias teorías implícitas en lugar de hacerlo al revés, como veremos a
continuación al ilustrar el aprendizaje explícito en diferentes dominios, como el
aprendizaje de la química o de la propia psicología.
De hecho, hemos visto que mientras el diseño de contextos de aprendizaje
formal no es una condición necesaria para muchos aprendizajes por crecimiento,
que se producen sin necesidad de que alguien diseñe situaciones o tareas con el
fin de que se produzca ese enriquecimiento representacional —aunque en otros
casos, como la modificación de conducta o el cambio de actitudes sí suele haber
un diseño cultural intencional—, en el caso del aprendizaje por ajuste la
intervención por medio de contextos de aprendizaje formal sí suele ser una
condición necesaria aunque no siempre suficiente para lograr los cambios
deseados. Por el contrario, en el aprendizaje por reestructuración esa
intervención es aún más exigente de forma que siendo necesaria no suele ser
suficiente. Podríamos pensar esta influencia de la intervención en el aprendizaje
explícito en términos similares a los tres tipos de funciones epistémicas que
hemos atribuido a las representaciones externas en la transformación de la
mente (MONEREO y POZO, 2007; PREMACK y PREMACK, 2004):
a) Extensión: algunas funciones y representaciones, en la medida en que se
apoyan en la mente implícita “natural”, se desarrollan o completan sin apenas
requerir presiones ambientales específicas, en algunos casos en ámbitos de
aprendizaje informal y en otros en situaciones de aprendizaje formal, que
suelen ser suficientes para lograr estos aprendizajes. Se corresponderían con
las funciones de tipo 3 en el modelo de RIVIÈRE (2003b). Hemos visto cómo
algunas representaciones externas, incluso ciertas propiedades de los
sistemas externos de representación, se adquieren por crecimiento y se
naturalizan, adecuándose al funcionamiento de la mente primaria implícita.
b) Modificación: otras funciones y representaciones solo se construyen en la
medida en que se produzcan ciertas condiciones sociales o ambientales
restringidas, usualmente en forma de organización social de espacios de
aprendizaje formal, ya que requieren ajustar las estructuras conceptuales y
los modos de funcionar de la mente implícita, aunque son básicamente
compatibles con ella. Se corresponderían con las funciones de tipo 4 en el
363
modelo de RIVIÈRE (2003b). Las funciones o niveles más elementales de la
comprensión lectora o del dominio de sistemas matemáticos o de notación
musical serían ejemplos de ello.
c) Reconstrucción: finalmente existen funciones y representaciones que solo se
construyen en la medida en que existan intervenciones sociales
específicamente diseñadas para ello, y aun así resultan difíciles de lograr si
ese diseño no cumple con ciertas condiciones. Este proceso de
reconstrucción está doblemente restringido, no solo por el funcionamiento
de la mente primaria, que es necesario redescribir representacionalmente en
ese dominio, sino por las propias restricciones de la situación de aprendizaje
formal. Se trataría de aquellas funciones de tipo 5, que planteábamos más
allá de la clasificación de RIVIÈRE (2003b). Los ejemplos de cambio
conceptual y personal, así como los niveles más complejos de la
comprensión lectora serían ejemplos de esta costosa y difícil reconstrucción
de la mente por medio de la intervención y el diseño de contextos de
aprendizaje formal explícitamente dirigidos a este tipo de cambio.
Hay diversos ejemplos de la dificultad de este cambio por reestructuración, de
cómo por ejemplo a pesar de años y años de intervención formal, por ejemplo
en contextos educativos, los adolescentes siguen teniendo una comprensión
lectora muy limitada, como reflejan periódicamente los datos de los informes
PISA pero también otras muchas investigaciones ya mencionadas. Incluso los
estudiantes universitarios siguen teniendo dificultades de comprensión lectora
(CARLINO, 2012; MATEOS, 2009; VILLALÓN y MATEOS, 2012), pero también en la
escritura académica (CASTELLÓ, 2009; SOLÉ y cols., 2005), o en el uso de
representaciones graficas (PÉREZ ECHEVERRÍA, POSTIGO y MARÍN, 2010; PÉREZ
ECHEVERRÍA, POSTIGO y MARÍN, 2013). Hay también datos numerosos de que no
solo los adolescentes sino incluso los estudiantes universitarios en su propia área
de especialidad, no han logrado el cambio conceptual requerido para comprender
los principios y conceptos esenciales del mismo (POZO y GÓMEZ CRESPO, 1998,
2005) e incluso de que los propios profesores que enseñan esa materias en
contextos de educación formal tienen una comprensión limitada de las mismas
(BURGOON, HEDDLE y DURAN, 2011; FLORES y cols., 2000). En el próximo apartado,
que se ocupa del aprendizaje explícito en los dominios nucleares del
conocimiento humano, veremos algunos ejemplos de estas dificultades.
Por tanto lograr el aprendizaje por reestructuración requiere superar las
resistencias al cambio del sistema cognitivo implícito, lo que a su vez demanda
diseñar de modo intencional situaciones que favorezcan o induzcan ese cambio.
Como hemos ido viendo, las formas más complejas de aprendizaje explícito
requieren procesar y contrastar representaciones alternativas, afrontar conflictos
cognitivos y personales y resolverlos mediante un cambio de las propias
364
representaciones. Sin embargo la mente primaria implícita, según vimos en el
Capítulo IV, y con ella las primeras funciones explícitas, que se limitan a extender
o prolongar sus funciones, aborrece el error o el conflicto, solo aprende del éxito
y cuando se encuentra con un posible error mira para otro lado o lo niega. En el
Capítulo II (Tabla 2.1 en la pág. 67) veíamos los ocho niveles de respuesta ante
los datos anómalos propuestos por CHINN y BREWER (1998, 2001). Podemos
retomarlos como ejemplo de las resistencias explícitas tanto al cambio conceptual
como personal (ver Tabla 7.16). Como puede verse, los cuatro primeros tipos
suponen claramente un aprendizaje por crecimiento, centrados en el objeto o
contenido, al negar o suprimir esas representaciones que entran en conflicto con
las propias teorías implícitas, aceptándolas en el mejor de los casos como
“excepciones que confirman la regla” mediante explicaciones ad hoc. Las tres
siguientes responderían a distintos niveles de aprendizaje por ajuste, al explicitar
ya la propia actitud o mirada representacional, desde la reinterpretación o
asimilación de los nuevos conocimientos a los modelos existentes, que daría
lugar a esas síntesis de creencias o modelos mixtos, hasta dejar en suspenso el
cambio o modificar parcialmente las propias estructuras conceptuales. Solo el
último nivel de respuesta, la modificación radical de esas estructuras de
conocimiento previo, se correspondería con lo que aquí hemos llamado
aprendizaje por reestructuración, con una plena explicitación de todos los
componentes (objeto, actitud, agencia). Si entendemos con PETROSINO (2006)
que para llegar a las respuestas más complejas hay que haberse enfrentado a
numerosos conflictos previos mediante respuestas más conservadoras o menos
transformadoras —aunque obviamente no haya que recorrer toda esa escalera
peldaño a peldaño y en ese orden— comprenderemos lo difícil que resulta, desde
el punto de vista cognitivo pero también emocional y personal, el aprendizaje por
reestructuración en forma de cambio conceptual o personal.
Tabla 7.16. Grado de cambio representacional producido por las respuestas ante los
datos anómalos según el modelo de CHINN y BREWER (1998, 2001)
¿Reconoce el
conflicto?
¿Acepta
validez?
¿Acepta
dominio?
¿Asimila
(reinterpreta)?
¿Modifica?
1. Ignora
No
—
—
—
—
2. Rechaza
Sí
No
—
—
—
3. Expresa
incertidumbre
Sí
No sabe
—
—
—
4. Excluye
Sí
Sí
No
—
—
5. Reinterpreta
Sí
Sí
Sí
Sí
—
Sí
Sí
Sí
No
Suspende
6. Mantiene en
365
suspenso
Sí
Sí
Sí
No
Suspende
7. Modifica
parcialmente
Sí
Sí
Sí
No
Parcialmente
8. Modifica
totalmente
Sí
Sí
Sí
No
Sí
Por tanto, una intervención dirigida a fomentar el aprendizaje por
reestructuración debe asumir que se trata de un proceso lento y costoso, en el
que la confrontación con un conflicto representacional —sea empírico o teórico—
será una condición necesaria pero no suficiente para lograr el cambio deseado,
de forma que una vez más será necesario integrar las formas menos costosas o
más simples del aprendizaje explícito para llegar a esa reestructuración. Pero
además de promover conflictos, mediante solución de problemas, estructuras
dialógicas, aprendizaje cooperativo, tareas que requieran gestión metacognitiva y
autonomía en el aprendizaje, etc. (POZO, 2008; MAYER y ALEXANDER, 2011;
SAWYER, 2006), hay que diseñar actividades que promuevan una gestión explícita
de esos conflictos desde los tres procesos antes mencionados (reestructuración,
explicitación progresiva e integración jerárquica). Así, hay que proveer nuevas
estructuras o marcos conceptuales, teorías o modelos más complejos que
puedan diferenciarse y contrastarse con las estructuras de conocimiento previo,
como hemos visto por ejemplo en el caso del cambio personal a partir del
modelo de ELLIS (1971; ELLIS y DRYDEN, 1987) o en el cambio conceptual para la
formación de expertos. Pero esos nuevos modelos o teorías, mediados por
sistemas culturales de representación, deben servir para promover una
explicitación de las propias representaciones, ya sean como un conjunto de
creencias irracionales sobre uno mismo o sobre la caída y el movimiento de los
objetos, que vaya más allá de esa supresión o negación inicial, hacia la
suspensión y finalmente redescripción representacional de esos modelos previos.
Ese proceso deberá apoyarse además de forma paciente y gradual en una
integración jerárquica no solo de las formas de aprender, o en las respuestas
graduales a esos conflictos, según la taxonomía de CHINN y BREWER (1998), sino
de las propias representaciones, ya que según vimos a partir de KARMILOFF-SMITH
(1992) el acceso a las representaciones más complejas (E2/E3) no elimina las
representaciones implícitas (I) previas, sino que las reconstruye.
Vemos por consiguiente que tanto el cambio conceptual como el cambio
personal, interpretados y promovidos como un tipo de aprendizaje por
reestructuración, en cuanto funciones de tipo 5 más allá de la clasificación
original de RIVIÈRE (2003b), requieren una intervención dirigida explícitamente a
impulsar los procesos que hacen posibles esos cambios. Pero antes de ocuparnos
de la organización social y cultural de los espacios de aprendizaje en el Capítulo
366
aquellos dominios nucleares de la mente, la física intuitiva y la psicología
intuitiva, para ilustrar cómo cambia nuestra representación de los mismos, ya sea
en lo conceptual o en lo personal, como consecuencia de los procesos de
aprendizaje explícito.
Dominios en el aprendizaje explícito: El retorno a los dominios
nucleares de la mente
Cuando analizamos los ámbitos o dominios del aprendizaje implícito en el
Capítulo IV, diferenciábamos entre tareas arbitrarias, de laboratorio, y tareas con
significado, en contextos cotidianos, que nos remitían finalmente a los dominios
nucleares, las representaciones encarnadas esenciales de la mente humana.
Aunque pueden dar lugar a clasificaciones más diferenciadas, reducíamos esos
dominios nucleares a dos: la representación de los objetos (o física intuitiva) y la
representación de las personas (o psicología intuitiva). En el caso de aprendizaje
explícito también existen tareas arbitrarias, de laboratorio —recordemos que
dejamos a EBBINGHAUS encerrado aprendiendo e intentando recordar sílabas sin
sentido— solo alcanza la forma más elemental de aprendizaje explícito, el
crecimiento, ya que tanto el ajuste como la reestructuración implican una
reelaboración de significados y por tanto no puede haber un aprendizaje explícito
complejo, o si se quiere un aprendizaje constructivo, con tareas arbitrarias, sin
significado, lo que explica una vez más la exclusión de estos tipos de aprendizaje
la psicología experimental clásica, alérgica a los contenidos, la cultura y la
conciencia (POZO, 2001), sin los cuales el aprendizaje constructivo no tiene
sentido.
Así que en este apartado me detendré solo en contextos o dominios con
significado y dentro de ellos retomaré aquellos dominios nucleares que ya analicé
en relación con el aprendizaje implícito, en términos de representaciones
encarnadas, con el fin de ayudar al lector a relacionar ambos tipos de
representaciones, las teorías implícitas y explícitas en esos dominios, de tal forma
que se haga más fácil percibir el cambio producido de unas a otras. Dado que los
procesos implicados son los que vengo analizando a lo largo de este extenso
capítulo, me limitaré a mostrar los cambios representacionales esenciales en cada
dominio en función de las tres características que atribuía en su momento a
aquellas teorías implícitas (realismo intuitivo, representación en términos de
estados y relaciones causales lineales), que no es casualidad que sean los tres
principios en los que se sustentan las teorías implícitas en la Tabla 7.14 de la
pág. 351 y las tres dimensiones esenciales del cambio conceptual en cada uno de
esos dominios.
367
De la física intuitiva al conocimiento científico
De los muchos ámbitos del conocimiento científico en los que pueden
estudiarse los procesos de cambio conceptual (por ej., LIMÓN y MASON 2002; POZO
y FLORES, 2007; SCHNOTZ, VOSNIADOU y CARRETERO, 1999; VOSNIADOU, 2008),
ilustraré esos procesos con el aprendizaje de la química y en concreto con la
reestructuración del conocimiento sobre la naturaleza de la materia desde las
teorías implícitas iniciales, basadas en las representaciones encarnadas, según las
cuales el mundo está compuesto por objetos sólidos, que ocupan un espacio y
pueden contarse o enumerarse, hasta la comprensión de la teoría cinéticomolecular, que constituye hoy en día un contenido básico de la alfabetización
científica en la educación para todos.
El cambio conceptual en la adquisición del conocimiento sobre la
naturaleza de la materia
De acuerdo con los rasgos de nuestra física intuitiva, basada en el aprendizaje
implícito de representaciones encarnadas, y de los principios que subyacen a las
teorías implícitas, la representación intuitiva sobre la naturaleza de la materia (de
qué están hechas las cosas, cómo están conformadas, cómo se relacionan y
cómo cambia su apariencia física) asume que la materia es tal como la vemos, es
decir estática y continua y que para que se produzcan cambios en su apariencia
debe actuar un agente externo que modifique su estado actual (ver Tabla 7.17)
(POZO y GÓMEZ CRESPO, 1998). Pero frente a esta representación macroscópica de
la materia, basada en la atribución de las propiedades observables a los objetos,
el conocimiento químico ha elaborado modelos que, como la teoría cinéticamolecular, redescriben esa experiencia encarnada, sensorial, en términos de un
sistema de partículas en continuo movimiento e interacción, separadas entre sí
por un espacio vacío, en el que no hay nada, para cuya comprensión es
necesario no solo suspender nuestra visión del mundo (¿qué significa que no hay
nada?) sino reconstruir nuestras experiencias sensoriales por medio de ese nuevo
sistema de representación que, según puede verse fácilmente, tiene las
propiedades que en la Tabla 7.13 (pág. 347) caracterizaban al conocimiento
experto o avanzado, como una mayor diferenciación conceptual, principios
abstractos integradores, mayor consistencia teórica, mayor complejidad
conceptual así como requerir un cambio de perspectiva, de lo macroscópico a lo
microscópico.
Tabla 7.17. El cambio conceptual en el aprendizaje de la química (adaptada de POZO y
GÓMEZ CRESPO , 1998)
PRINCIPIOS EPISTEMOLÓGICOS
368
REALISMO
INGENUO
La materia es continua y estática, tal
como la percibimos, de forma que
entre las partículas que la componen
hay otras partículas. Rechazo de la
idea de movimiento intrínseco y del
vacío (representación macroscópica).
REALISMO
INTERPRETATIVO
CONSTRUCTIVISMO
Hay cosas que no
podemos ver, como las
partículas, que tendrán las
mismas propiedades de lo
que vemos por lo que se
atribuyen propiedades
macroscópicas a las
partículas.
La Química proporciona diferentes
modelos para interpretar la realidad,
como el modelo cinético molecular,
según el cual la materia está
compuesta de partículas separadas
entre sí por un espacio vacío, en el
que no hay nada (representación
microscópica).
PRINCIPIOS ONTOLÓGICOS
ESTADOS
Las partículas que componen la
materia están estáticas a no ser que
haya una fuerza externa que actúe
sobre ellas. En los distintos estados
de agregación (gases, líquidos,
sólidos, el funcionamiento de las
partículas es distinto.
PROCESOS
Los cambios entre
estados, o de
propiedades, se explican a
través de procesos
causales debido a la acción
de agentes externos, de
naturaleza sobre todo
macroscópica.
SISTEMAS
Los distintos estados de agregación
responden a un mismo tipo de
interacción entre las partículas como
parte de un sistema en equilibrio
dinámico.
PRINCIPIOS CONCEPTUALES
HECHOS
CAUSALIDAD
MÚLTIPLENEAL
INTERACCIÓN
La materia es tal como se ve:
continua y estática. Las partículas
tienen las mismas propiedades del
sistema macroscópico al que
pertenecen. Cambios causados por
un agente externo que actúa de
modo unidireccional.
Cambios causados por
varios agentes que suman
sus efectos, pudiendo
influirse mutuamente pero
siempre de modo
unidireccional.
La materia se concibe como un
sistema de partículas en interacción
en continuo movimiento intrínseco
en búsqueda de estados de
equilibrio.
Por tanto el aprendizaje del conocimiento químico requerirá un verdadero
cambio conceptual, basado en un proceso de reestructuración que, según vimos,
implica tres dimensiones: el cambio epistemológico (de representar el mundo tal
como lo percibimos a asumir que el conocimiento se basa en modelos que
transforman nuestra percepción de él, que no vemos el mundo como es, sino
como somos nosotros, según la frase de Koffka), el cambio ontológico (de
centrarse en los estados, en los objetos, a redescribir estos en función de
sistemas de equilibrio dinámico, que darían cuenta de los distintos estados de
agregación de la materia, sólidos, líquidos y gases) y el cambio en las estructuras
conceptuales (de la causalidad lineal según la cual las partículas de un objeto se
mueven si alguien agita el recipiente que las contiene a la idea de movimiento
intrínseco como interacción, en una búsqueda continua del equilibrio).
Sin embargo, los estudios muestran que este cambio conceptual en el
aprendizaje de la química es sumamente difícil, de tal forma que las
concepciones iniciales de los estudiantes, basadas en esa representación
369
macroscópica, encarnada, apenas cambian, produciéndose un aprendizaje por
crecimiento, pero una comprensión y una reestructuración muy escasas, no solo
entre los estudiantes de secundaria sino incluso entre estudiantes universitarios
de Química (GÓMEZ CRESPO y POZO, 2001, 2004; GÓMEZ CRESPO, POZO y GUTIÉRREZ
JULIÁN, 2007, 2013; POZO y GÓMEZ CRESPO, 1998, 2005; POZO, GÓMEZ CRESPO y
SANZ, 1999; POZO, GUTIÉRREZ JULIÁN y GÓMEZ CRESPO, enviado). En general hay
dificultades para aceptar la idea del movimiento intrínseco y sobre todo la del
vacío o discontinuidad de la materia, siendo víctimas del horror vacui que
caracteriza a nuestra mente encarnada, que se representa el mundo en términos
de objetos, por lo que no puede aceptar la idea de la nada (es interesante que el
cero, otra invención cultural análoga al vacío según BARROW , 2000, se acepta
más fácilmente en la medida en que se naturaliza como parte del sistema de
representación y como tal se objetiva, se convierte en un objeto real; en este
libro el lector puede ver muchas veces el 0, ¿pero cómo ver o representarse la
nada?). De hecho los intentos de comprensión, suelen conducir más que a una
redescripción de la teoría implícita en términos de la teoría científica, a una
asimilación de los modelos científicos a las propias teorías implícitas (POZO y
GÓMEZ CRESPO, 2005; POZO, GÓMEZ CRESPO y SANZ, 1999), de forma que en lugar
de explicar la apariencia macroscópica en términos microscópicos se atribuyen a
las partículas las propiedades de la materia observable, dando lugar a esos
modelos mixtos o de síntesis de creencias, que no son capaces de integrar
jerárquicamente ambas formas de conocimiento y que, en el caso de la química,
dan lugar a ideas tan pintorescas como que las partículas del agua están
mojadas o que las partículas de un objeto verde son verdes, o que las partículas
de un sólido están inmóviles mientras que las de los gases se mueven o, uno de
mis ejemplos favoritos, que las partículas del agua están quietas pero las de la
coca cola sí se mueven (GÓMEZ CRESPO, POZO y GUTIÉRREZ JULIÁN, 2013).
De esta forma, dada su resistencia al cambio, más que de concepciones previas
o alternativas, como suele hablarse en los estudios sobre didáctica de la ciencia
(POZO, 1993), podríamos hablar casi de las inmaculadas concepciones implícitas,
que apenas se ven alteradas incluso tras años de instrucción en Química, hasta el
punto de que cuando se plantea un problema complejo que para ser explicado
requiere el uso de esos modelos microscópicos de partículas en continua
interacción separadas por un espacio vacío (véase la tarea descrita en la Tabla
7.18), los graduados en Química no difieren de las personas no expertas en esa
área en el uso de representaciones microscópicas en sus explicaciones (POZO,
GUTIÉRREZ JULIÁN y GÓMEZ CRESPO, enviado). Pero este mismo estudio no solo
corroboró la dificultad del cambio conceptual en química sino también otros
rasgos importantes del proceso que tiene lugar cuando esas representaciones
cambian. Así, incluso las personas que lograban dar explicaciones en términos
370
microscópicos, enfrentadas a una primera situación cotidiana aparentemente no
problemática (¿qué sucedería con el globo cuando se extrajera aire del bote?),
recurrían inicialmente a sus teorías implícitas macroscópicas para dar cuenta de
ella (prediciendo que no pasaría nada o que subiría y bajaría con el movimiento
del émbolo). Solo descendían al nivel microscópico cuando se enfrentaban a una
situación conflictiva (¡el globo se dilataba!), unos datos anómalos en el sentido
de CHINN y BREWER (1998) contrarios a sus predicciones macroscópicas,
mostrando que el cambio conceptual en química no supone sustituir unas
representaciones por otras, sino que la representación macroscópica sigue ahí,
por más que aprendamos química. Son las metas de la tarea, pragmáticas o
epistémicas, la pregunta que nos hacemos (¿qué pasará? o ¿por qué ha pasado
eso?) la que nos lleva a analizar el problema a un nivel representacional u otro
(POZO, GÓMEZ CRESPO y SANZ, 1999). Igualmente este estudio mostró una vez
más la importancia de los sistemas externos de representación ya que solo las
personas que fueron capaces de reformatear sus representaciones en términos
del modelo cinético-molecular lograron dar cuenta de la situación (POZO,
GUTIÉRREZ JULIÁN y GÓMEZ CRESPO, enviado). También mostró que esa
representación microscópica requiere ir más allá de la causalidad lineal entre dos
objetos (la acción directa del émbolo sobre el globo en la que se centran las
representaciones encarnadas) e incluso de una causalidad múltiple en cadena
(cómo la acción del émbolo afecta al aire dentro del bote y como este a su vez
influye en la dilatación el globo), sino que exige comprender la situación en
términos de tres sistemas (el aire en la habitación, en el recipiente y en el globo)
en búsqueda de un estado de equilibrio dinámico entre sus presiones relativas
(en palabras de un participante “hemos sacado partículas del bote, antes el
número de choques entre las partículas contra la pared del globo igualaba
exactamente a los choques que había contra la misma superficie desde dentro...
al sacar aire hemos disminuido el número de partículas de fuera por unidad de
volumen y eso hace aumentar el volumen del globo, de tal modo que la cantidad
de partículas por unidad de volumen es la misma dentro que fuera”) (POZO,
GUTIÉRREZ JULIÁN y GÓMEZ CRESPO, enviado).
Tabla 7.18. Tarea utilizada por POZO , GUTIÉRREZ JULIÁN y GÓMEZ CRESPO (enviado)
Tenemos un bote de paredes rígidas, de los que se usan para conservar alimentos, que tiene una tapa en la
que hay un orificio al que puede aplicarse una bomba. Se introduce un globo hinchado con aire en el recipiente,
se tapa y se pide a la persona que prediga qué sucederá en el recipiente, y en concreto con el globo, cuando
apliquemos la bomba varias veces, subiendo y bajando repetidamente el émbolo. A continuación se realiza la
experiencia, se observa que el globo se expande o aumenta de volumen y se pide a la persona que explique lo
sucedido y se realizan diversas preguntas sobre los cambios que tienen lugar dentro y fuera del globo (por ej., por
qué ahora no puede abrirse el bote, qué sucederá cuando se abra, etc.) Tras abrir el recipiente y pedir de nuevo
una explicación de lo sucedido se realiza el mismo proceso pero esta vez con un globo lleno agua, pidiendo
explícitamente para concluir una explicación de la diferencia entre lo sucedido con el globo cuando tenía aire
(aumento de volumen) y cuando tiene agua (no hay cambios aparentes).
371
Pero a pesar de que el cambio conceptual o reestructuración del conocimiento
químico sea un proceso complejo, es posible lograrlo mediante estrategias
didácticas adecuadas, como ha mostrado GÓMEZ CRESPO (2008) mediante un
diseño instruccional basado en esa redescripción representacional de las teorías
implícitas por medio de las teorías científicas. La intervención se apoyó en
estrategias didácticas que no solo diferenciaban entre los niveles de
representación macroscópico y microscópico sino que, usando por ejemplo
simulaciones mediante ordenador u otras representaciones simbólicas, realizaban
continuas actividades en las que se precisaba transitar del nivel de representación
macroscópico al microscópico (imaginando o representando la estructura
corpuscular de la materia observada) o a la inversa (imaginando la apariencia que
tendría un objeto a partir de su estructura molecular), concibiendo en suma el
aprendizaje como un diálogo entre modelos o niveles de representación que
pueden integrarse jerárquicamente (GÓMEZ CRESPO, POZO y GUTIÉRREZ JULIÁN,
2004).
De la psicología intuitiva al conocimiento psicológico
Al igual que en el caso del conocimiento sobre los objetos, o física intuitiva,
también en la psicología intuitiva existen muy diversos contextos en los que
puede analizarse el cambio representacional sobre otras personas o sobre
nosotros mismos, como un proceso de reestructuración del conocimiento en este
dominio. Algunas de esas situaciones remiten a procesos de cambio conceptual
con contenido psicológico o social mientras que otras se vinculan más al cambio
personal, así que presentaremos, de forma muy breve, un ejemplo de cada uno
de estos contextos, uno más centrado en situaciones de aprendizaje formal o
cambio conceptual, y otro en contextos de aprendizaje informal orientado al
cambio personal.
El cambio en las concepciones sobre el aprendizaje
En los últimos años, como consecuencia en parte de la necesidad de cambiar
las prácticas de aprendizaje formal en el marco de la nueva cultura del
aprendizaje, que abordaremos en el próximo capítulo, ha habido un interés
creciente en estudiar las representaciones que diferentes agentes (niños, padres
y madres, maestros) tienen sobre los procesos de aprendizaje. Las formas de
aprender y gestionar el conocimiento, y las propias demandas de aprendizaje,
están cambiando de forma acelerada por el impacto de las nuevas tecnologías de
la información y el conocimiento, pero también de las nuevas formas de
organización social. Mientras tanto, las formas de aprender en contextos
formales, y de ayudar a otros a aprender, han cambiado mucho menos, por lo
372
que es necesario repensar la cultura del aprendizaje en esos espacios y con ello
las concepciones de quienes aprenden y de quienes enseñan. Hay muy diversos
estudios recientes sobre las concepciones tanto de profesores (DUIT, WIDODO y
WODZINSKY, 2007; KEMBER, 1997; MARRERO, 2009; RUBIE-DAVIES, FLINT y MC DONALD,
2011) como de alumnos (EDMUNDS y RICHARDSON, 2009). Estas concepciones
pueden entenderse como teorías implícitas (APARICIO y Hoyos, 2007; CHEN y
PAJARES, 2010; POZO y cols., 2006; RABANAQUE y MARTÍNEZ-FERNÁNDEZ, 2009;
STRAUSS y SHILONY, 1994) surgidas a partir de la configuración de la teoría de la
mente como marco representacional desde el que interpretar el acceso al
conocimiento y el cambio del mismo por procesos de aprendizaje (HAIM, STRAUSS
y RAVID, 2009; STRAUSS y ZIV, 2012; STRAUSS, ZIV y STEIN, 2002). Desde edades
muy tempranas los niños elaboran ya teorías o modelos implícitos sobre el
aprendizaje, como consecuencia tanto de sus experiencias en contextos de
aprendizaje informal como de su cada vez más temprana inmersión en
situaciones de aprendizaje formal. A los 4-5 años tienen ya una idea implícita de
en qué consiste aprender o cómo se puede ayudar a otro niño a aprender
(SCHEUER, DE LA CRUZ y POZO, 2010). Estos modelos incipientes cambian como
consecuencia no solo del desarrollo cognitivo, sino sobre todo de las
representaciones culturales, de los modelos y las prácticas sociales a los que se
ven expuestos durante su larga vida como aprendices. Podemos resumir el
cambio que tiene lugar en las concepciones sobre el aprendizaje, desde esas
primeras teorías implícitas, muy cercanas a un conductismo ingenuo, hasta las
concepciones más complejas y cercanas al constructivismo, identificando tres
teorías implícitas principales (directa, interpretativa y constructiva) que una vez
más difieren en los principios epistemológicos, ontológicos y conceptuales (Tabla
7.19).
Tabla 7.19. El cambio conceptual en las concepciones del aprendizaje (a partir de POZO y
cols., 2006)
Principios
Teoría directa
Realismo ingenuo
Aprender es hacer
copias exactas o fieles
de los objetos o
contenidos del
aprendizaje mediante la
práctica con los
mismos.
Teoría interpretativa
Teoría constructiva
Realismo interpretativo
Para aprender hay que
gestionar una serie de
procesos cognitivos que si se
ejecutan bien aseguran
hacer buenas copias.
Constructivismo
Aprender requiere construir modelos
o representaciones que debe
gestionar el propio aprendiz y que no
se corresponden con el mundo que
representan.
Pluralismo
Aunque no siempre se
alcanza el conocimiento
verdadero, siempre hay
Perspectivismo
En cualquier situación hay siempre
múltiples perspectivas o
representaciones posibles, aunque
suele haber criterios para decidir cuál
Epistemológicos
Dualismo
Todos los
conocimientos son
373
verdaderos que otros.
es la más adecuada dependiendo del
contexto y de las metas.
Ontológicos
Estados
El aprendizaje depende
de una serie de
estados o rasgos de las
personas que se tratan
como si fueran objetos
del mundo real.
Procesos
El aprendizaje depende de la
activación de una serie de
procesos mediadores que
pueden gestionarse
externamente.
Sistemas
El aprendizaje es un sistema
complejo de interacciones entre la
actividad mental de la persona, el
contexto y las metas que tiene la
persona que aprende.
Conceptuales
Datos y hechos, unidos
por causalidad lineal
Hay relaciones lineales
entre esos rasgos y los
resultados de
aprendizaje obtenidos.
Causalidad múltiple
Se multiplican los factores o
variables que afectan al
aprendizaje (tanto internos
como externos) pero en el
marco de modelos de
causalidad unidireccional.
Interacción entre componentes
Los diversos factores internos y
externos forman un sistema
complejo en el que hay influencias
mutuas y recursivas a diversos
niveles.
La teoría directa, que se encuentra ya en niños muy pequeños, de 3-4 años
(SCHEUER, DE LA CRUZ y POZO, 2010; SCHEUER y cols., 2006a, 2006b), concibe el
aprendizaje como una copia fiel de la realidad u objeto presentado. En su versión
más elemental, esta teoría reduce el aprendizaje a la copia de resultados o
conductas, sin la mediación de ningún proceso psicológico, por lo que esta teoría
implícita se hallaría muy próxima a un cierto conductismo ingenuo, al entender el
aprendizaje como un proceso asociativo o meramente reproductivo, por el que el
aprendiz acaba por ser un espejo del mundo al que se enfrenta, de acuerdo con
aquel principio de correspondencia al que en el Capítulo Primero se adherían los
modelos conductuales del aprendizaje. Aprender es así imitar a la realidad,
copiando ya sean conocimientos o acciones, de forma que la pedagogía implícita
exigida es meramente transmisiva: basta con presentar los contenidos y
objetivos de aprendizaje de la forma más nítida posible. En todo caso el
aprendizaje depende de ciertos rasgos de la tarea y sobre todo de quien
aprende, que se entienden como estados objetivos (el niño es inteligente,
trabajador, perseverante, etc.) que de forma lineal causarían los resultados del
aprendizaje. Como veremos en el próximo capítulo, y en parte repasamos ya al
analizar la evolución en las formas de leer a lo largo de la historia, versiones más
o menos sofisticadas de esta teoría han dominado durante muchos años, si no
siglos, las prácticas educativas (CASE, 1996; OLSON y BRUNER, 1996; POZO, 2008),
y aún pueden encontrarse larvadas en la forma en que bastantes profesores o
instructores enseñan y, sobre todo, evalúan, asumiendo implícitamente que una
fiel reproducción de los contenidos enseñados es la mejor prueba de aprendizaje
por parte de los alumnos.
Poco a poco a esta teoría se van incorporando ciertas variables tanto de las
condiciones (práctica, exposición a la ejecución de la acción y no solo a la acción
ya acabada), como del aprendiz (edad, inteligencia, motivación, etc.) que van a
374
cobrar un peso mayor como procesos mediadores en la teoría interpretativa,
según la cual el aprendizaje es el resultado de la actividad personal del aprendiz,
mediante diversos procesos cognitivos (motivación, atención, aprendizaje,
memoria, etc.). Sin embargo, se sigue asumiendo que la meta o función del
aprendizaje es lograr copias lo más exactas posibles de la realidad (PÉREZ
ECHEVERRÍA y cols., 2001; POZO y cols., 2006). Según esta teoría, el aprendizaje
sigue teniendo por meta reflejar la realidad, pero esto casi nunca es posible con
exactitud ya que requiere la puesta en marcha de procesos mediadores por parte
de quien aprende, que en muchos dominios hacen muy difícil, si no imposible,
lograr copias exactas. Esta teoría coincide por consiguiente con la anterior en sus
supuestos epistemológicos, al respetar la idea de la copia, pero asume que el
aprendizaje es un proceso que exige una actividad mental por parte del aprendiz,
de forma que en lugar de explicar el aprendizaje en términos de estados
mentales, como en la teoría directa, se explica mediante procesos que implican
ya explicitar una actitud, una forma de abordar, el objeto de aprendizaje. Si la
teoría directa se asemejaba a un conductismo ingenuo, la teoría interpretativa
estaría más cercana al procesamiento de información (STRAUSS y SHILONY, 1994).
Como ha señalado CLAXTON (2008), el primer paso para cambiar las concepciones
de aprendizaje es superar las explicaciones en términos de estados (no aprende
porque no es inteligente o porque es vago) en favor de explicaciones en
términos de procesos (no aprende porque no tiene las estrategias o la
motivación adecuada) sobre los que se puede intervenir.
Versiones ingenuas de esta teoría se encuentran en niños de 5-6 años. Un
paso posterior es la interiorización de ese control o gestión, que da lugar a
versiones más elaboradas que suelen encontrarse también en aprendices adultos
y, sobre todo, en muchos profesores o formadores, que se esfuerzan en
gestionar “desde fuera” la actividad cognitiva del aprendizaje, fijando ellos las
metas, los motivos, gestionado la atención, etc. De hecho, esta teoría parece ser
la dominante en diferentes niveles educativos (ver POZO y cols., 2006 para una
presentación de diversos estudios). Esta teoría puede dar lugar además a muy
diversas concepciones, pero todas ellas compartirán los supuestos comunes de
que a) un aprendizaje es más eficaz cuando logra una reproducción más fiel,
pero b) ello requiere una intensa actividad e implicación personal por parte de
quien aprende. Es un aprendizaje activo, pero reproductivo.
Sin embargo, esta teoría interpretativa, a poco que se enriquezca en sus
contenidos, suele confundirse con una teoría constructiva, ya que comparte con
ella el supuesto del carácter activo del aprendizaje, pero difiere en sus supuestos
epistemológicos implícitos, ya que la concepción constructiva admite la existencia
de saberes múltiples, al romper la correspondencia entre conocimiento y realidad.
Y también difiere en la naturaleza de los procesos cognitivos postulados ya que
375
para que tenga lugar esa construcción es necesario que los procesos psicológicos
se orienten más hacia la regulación del funcionamiento cognitivo del aprendiz
que hacia la mera apropiación de un conocimiento previamente establecido. No
se trata ya de interpretar una realidad existente —el conocimiento que debe
aprenderse— sino de construir las funciones, procesos y representaciones que
puedan dar cuenta de ese objeto de aprendizaje, de acuerdo con los supuestos
de las teorías constructivistas del aprendizaje a las que se acerca. La teoría
constructiva implica además un cambio ontológico (al concebir el aprendizaje no
ya como un conjunto de procesos, sino, tal como se ha propuesto en este libro,
como un sistema integrado de funciones cognitivas, culturales, etc.) y conceptual
(al establecer relaciones más complejas entre los componentes del aprendizaje,
que deben cambiarse de forma coordinada como parte de ese sistema).
Con frecuencia resulta difícil diferenciar en el discurso y en las prácticas de
aprendizaje la teoría interpretativa y la constructiva, lo que ayuda a explicar el
éxito aparente (teórico) y el fracaso real (práctico) del constructivismo cuando se
traslada a los contextos de aprendizaje formal (PÉREZ ECHEVERRÍA y cols., 2001).
La teoría interpretativa sería una síntesis de creencias o modelo mixto, por el que
tanto profesores como alumnos asimilan las ideas constructivistas a su propia
epistemología realista, de forma que las representaciones previas, la motivación,
el desarrollo cognitivo explicarían por qué el alumno no aprende —es decir
porque no se apropia de modo reproductivo de la realidad—, convirtiéndose así
en requisitos para el propio aprendizaje. Esta asimilación inadecuada del
constructivismo —su reinterpretación en términos de una teoría más simple— no
es extraña, sino que responde a un patrón que ya hemos ido viendo a lo largo
de este capítulo por el que la nuevas representaciones se agregan a las viejas
teorías, en gran medida implícitas, sin explicitar los diferentes principios en que
se apoyan y como consecuencia de ello las concepciones más complejas, como
acabamos de ver en el caso de la atribución de propiedades macroscópicas a las
partículas que componen que la materia, se asimilan o reducen a las propiedades
de teorías implícitas, y como tal se simplifican y pierden buena parte de su poder
transformador tanto conceptual como cognitivo.
Los resultados de diferentes investigaciones muestran en primer lugar que
también en este ámbito las personas disponemos de diversas representaciones o
niveles de representación, si bien esa pluralidad representacional permite
identificar diversos perfiles personales al abordar el aprendizaje (por ej., BAUTISTA,
PÉREZ ECHEVERRÍA y POZO, 2010; LÓPEZ-ÍÑIGUEZ, POZO y DE DIOS, 2014; MARÍN,
SCHEUER y PÉREZ ECHEVERRÍA, 2013; MARTÍN y cols., 2014). En esos perfiles se
identifica el carácter intermedio de la teoría interpretativa, que suele convivir con
las otras dos teorías (directa y constructiva), que sin embargo no resultan
compatibles entre sí (LÓPEZ-ÍÑIGUEZ, POZO y DE DIOS, 2014), dada la naturaleza
376
opuesta de los principios en que se apoyan. En general, tanto los estudios
mencionados como otras investigaciones (por ej., LOO, 2013; MARTÍN y cols.,
2005; POZO y cols., 2006) muestran que la teoría interpretativa suele ser la más
frecuente, a pesar de que tanto alumnos, como sobre todo profesores, hayan
sido expuestos a numerosas actividades de formación dirigidas a promover
prácticas constructivistas, con éxito por lo que vemos limitado (ATKINSON y
CLAXTON, 2000; CLAXTON, 2008), reflejando posiblemente la mezcla o síntesis
entre las experiencias de aprendizaje vividas, más cercanas al conductismo y la
transmisión directa —que han dado lugar a teorías implícitas basadas en los
principios del realismo intuitivo— y los conocimientos simbólicos o formales
recibidos, en forma de teorías explícitas, de fundamentación más o menos
constructivista, de acuerdo con la orientación actual en esta área de investigación
e intervención psicológica (BRANSFORD, BROWN y COKING, 2000; COLL, MARCHESI y
PALACIOS, 2001; MAYER y ALEXANDER, 2011; OHLSSON, 2011; POZO, 2008; Ormord,
2012; SAWYER, 2006; SPITZER, 2002).
Recordemos lo que sucedía en el aprendizaje de la química, donde el
aprendizaje de modelos microscópicos choca con la experiencia cotidiana, basada
en representaciones encarnadas de naturaleza macroscópica, de forma que al no
diferenciar adecuadamente ambos tipos de representaciones en el aprendizaje,
acaba por producirse una disociación contextual (en clase de química todo son
moléculas, fuera de clase todo son objetos tridimensionales y continuos) o una
síntesis de creencias, por la que se atribuyen propiedades macroscópicas a las
partículas. En el caso de las concepciones sobre el aprendizaje el proceso es
similar. El constructivismo teórico no concuerda con la experiencia encarnada,
diaria, del aprendizaje en el que este se reduce a la explicitación y acumulación
de contenidos, objetos, sin que se haga necesario explicitar la actitud (los
procesos) o la agencia (la gestión metacognitiva de esos procesos). Piense si no
el lector los años que lleva implicado en contextos de aprendizaje y cuántas
veces a lo largo de esos años alguien, en lugar de proporcionarle contenidos u
objetos de aprendizaje, le ha hecho pensar o reflexionar sobre al propio
aprendizaje en sí, le ha ayudado a aprender, a conjugar el verbo en todas sus
inflexiones y actitudes epistémicas, y le ha transferido así el control de su propio
aprendizaje.
No es extraño por tanto que una vez más, la mera exposición a esos modelos
no asegure el cambio conceptual, y que exista una cierta disociación o al menos
una distancia crítica entre las concepciones y las prácticas de aprendizaje, entre
lo que se dice y lo que se hace, aunque la pauta de resultados es compleja
(CLARÁ y MAURI, 2010; LOO, 2013; OLAFSON y SCHRAW , 2006; TORRADO y POZO,
2006; Turnbull, SCARANO y BONNEY, 2006). Para acercar la teoría y la práctica —las
representaciones explícitas y las implícitas en este dominio— se necesita una
377
reflexión experiencial sobre el propio aprendizaje que ayude a reestructurar los
principios en que se apoyan esas teorías implícitas. Ese aprendizaje reflexivo o
metacognitivo debería basarse en actividades que promuevan el diálogo, la
solución de problemas y la toma de decisiones sobre el aprendizaje, etc. (ver
MARTÍN y CERVI, 2006; MATEOS y PÉREZ ECHEVERRÍA, 2006) y que por tanto, vayan
más allá del objeto o los contenidos del aprendizaje, haciendo posible la
explicitación de la actitud, es decir los procesos psicológicos mediante los que se
aprende y la agencia del propio aprendizaje, fomentando la autonomía o gestión
metacognitiva del propio aprendizaje, en definitiva la propia identidad como
aprendiz, que como tal será el resultado no solo de un cambio conceptual, como
el aquí analizado, sino de un cambio personal, con el que se cierra este capítulo.
El cambio personal: La construcción de la identidad
Hemos visto antes que desde un punto de vista constructivista, el cambio
personal se entiende como una reestructuración del yo, de la propia identidad
basada en procesos de explicitación progresiva. De hecho, a lo largo del libro
hemos ido viendo cómo las diversas formas de comprender el aprendizaje
humano —en términos implícitos o explícitos, asociativos o constructivos— tenían
profundas implicaciones no solo sobre cómo aprendemos en dominios
específicos, y sobre qué tipo de intervenciones favorecen esos aprendizajes, sino
también sobre la forma de percibirnos a nosotros mismos y a los demás, en
suma sobre nuestra identidad personal.
Al intentar entender cómo las personas nos representamos el yo, podemos una
vez más situarnos en el continuo que va desde el funcionamiento implícito al
explícito, con niveles progresivos de explicitación que se corresponderían con
sentidos o funciones diferentes del yo. Así, DAMASIO (2010) identifica tres
funciones distintas del yo, de la propia identidad, y por tanto también de la de
los demás. Una primera función del yo es ser consciente de mi estado mental
actual, aquí y ahora (de que está sonando música de Purcell mientras escribo, del
sonido de las teclas, de que hace un día de sol espléndido y yo aquí encerrado
escribiendo… y, finalmente, de que soy yo quien siente todo eso). DAMASIO
(2010) denomina yo central a la integración de ese conjunto de sensaciones que
me dotan de una identidad actual, que me permiten acceder a mi estado
representacional actual. Ese yo central estaría constituido por el conjunto de
sensaciones que experimento aquí y ahora, en forma de representaciones
encarnadas, de los cambios que se producen en el ambiente externo e interno
del organismo. El yo se representa por tanto como un objeto, un contenido de la
conciencia (DAMASIO, 2010).
Pero hay una segunda función del yo más exigente que la de percibir mi
estado de conciencia actual, que requiere anticipar mi estado futuro y planificar y
378
controlar las acciones para lograrlo. Este yo metacognitivo no solo es más
complejo sino que aparece más tardíamente en el desarrollo individual así como
en la historia evolutiva y es más vulnerable al deterioro cognitivo. Además de
apoyarse funcionalmente en el yo central, va más allá de él, al poder viajar en el
tiempo —recordando estados pasados y anticipando estados futuros— y al exigir
también procesos de control para suprimir o limitar acciones presentes con el fin
de dirigirse al pasado y al futuro. El yo ya no es solo un objeto sino un proceso
o actitud con respecto a mi contenido consciente, a mi yo actual o central. Pero
hay aún una tercera y aún más compleja función de identidad cognitiva, que
sería la capacidad de tejer una identidad estable y continua a partir de esos
flashes de identidad aquí y ahora, o a través del tiempo. La construcción del yo
autobiográfico, que es con el que nos identificamos como agentes psicológicos,
emerge en los niños en torno a los 4 años, muy ligada al acceso a la teoría de la
mente y al resto de las metarrepresentaciones mediadas por el uso de sistemas
simbólicos. Esta función del yo —que integra la explicitación de los tres
componentes, objeto, actitud y agencia de nuestro conocimiento sobre nosotros
mismos— supondría por tanto en términos de DIENES y PERNER (1999) la
identidad o el autoconocimiento pleno, de forma que cuando alguien pierde esa
identidad autobiográfica, como consecuencia de una amnesia o de algún
trastorno neurodegenerativo, asumimos que ha perdido la esencia de su
identidad, que en cierto modo ha dejado de ser él mismo. Sabemos que esa
memoria autobiográfica es una construcción cultural (NELSON, 1996, 2014), que
los niños elaboran noche a noche, cena a cena, mediante los recuerdos
compartidos o implantados por los adultos en su mente. Sabemos también que
es una narración, una historia o ficción, una representación, que cada uno de
nosotros nos contamos a nosotros mismos para tener una identidad, para
identificarnos, para construir un yo estable que atraviesa el espacio y el tiempo y
nos hace sentirnos agentes, dueños de nuestra propia vida. Como dice VOLPI
(2011, pág. 73) “el yo es una novela que escribimos, muy lentamente, en
colaboración con los demás”. Pero por más ficticia o narrativa que sea, es una
ficción que contribuye a modificar mis estados mentales futuros, mi identidad.
Estas tres funciones del yo, que implican una complejidad y explicitación
creciente que diferencia sin duda nuestra identidad cognitiva de la del resto de
los animales, permanentemente atrapados en el yo central, en el aquí y ahora,
conducen a experimentar fenomenológicamente una plena identidad personal
que está ya presente desde los 4-5 años, pero cuyo significado, el sentido del
yo, sigue evolucionando a lo largo de la vida como parte de un proceso de
desarrollo y cambio personal. En este sentido, más allá, o más acá, de la
construcción de las funciones de la identidad, podemos identificar también un
cambio en los contenidos representacionales de la propia identidad, en el sentido
379
del yo, desde nuestras teorías implícitas más primarias sobre en qué consiste la
identidad personal hasta los modelos más complejos, explícitos, o integradores.
Con respecto al contenido representacional de la identidad —qué creemos que es
el yo— podemos identificar también varias concepciones o “teorías del yo” (ver
Tabla 7.20), del yo objetivado —que naturaliza una vez más ese yo inventado en
forma de objeto— al yo contextualizado —que diversifica la identidad al
representar explícitamente la actitud o perspectiva adoptada en diferentes
situaciones— al yo integrador —que explícita el yo como la agencia que controla
y regula esas múltiples identidades diferenciadas—, de forma que la construcción
del yo requiere una vez más la explicitación progresiva de los componentes de la
propia identidad, basada en procesos explícitos de aprendizaje por crecimiento,
ajuste y reestructuración.
Tabla 7.20. El cambio personal como una construcción progresiva de la identidad
Principios
El yo objetivado
El yo contextualizado
El yo integrador
Realismo ingenuo
Asumimos nuestra identidad y
la de los demás como un
objeto más del mundo real, un
conjunto de rasgos bien
definidos, estables e
independientes del contexto.
Realismo interpretativo
Situamos nuestra identidad
y la de los demás en
contexto, de forma que se
multiplica esas identidades
estables, debilitando su
carácter objetivo.
Constructivismo
Asumimos que nuestra
identidad plural y la de los
demás es una construcción,
una ficción necesaria, en suma
un modelo o representación
de nosotros mismos.
Dualismo
Aceptación de yo individual,
con una separación muy
definida entre el yo y los otros.
Pluralismo
Asumimos una pluralidad de
identidades variables para
distintos contextos de
fo