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Juan Cristóbal Castro: "El procesamiento visoespacial necesita hacerse relevante y ser investigado"

15 de Enero de 2020

Durante el conversatorio "Educación en Ciencias y Equidad en la Educación" se abordó la importancia de las habilidades visoespaciales para el aprendizaje de ciencias y cómo están relacionadas con la equidad.

“El procesamiento visoespacial necesita hacerse relevante y ser investigado y eso es lo que vamos a seguir haciendo acá en el CIAE”, indicó el investigador Juan Cristóbal Castro durante su intervención en el conversatorio: “Educación en Ciencias y Equidad en la Educación” realizado el pasado martes 14 de enero en dependencias del CIAE, del Instituto de Estudios Avanzados en Educación. 

El investigador dio inicio a la jornada con la presentación de su libro “Visuospatial processing for education in health and natural sciences”, sobre habilidades visoespaciales en salud y ciencias naturales. 

Posteriormente iniciaron las presentaciones del panel compuesto por Alejandra Mizala, directora del Instituto de Estudios Avanzados en Educación y de CIAE; Komal Dadlani, CEO de Lab4U; Roberto Araya, académico del Instituto de Estudios Avanzados en Educación e investigador CIAE; y Valeria Cabello, investigadora de la Facultad de Educación de la Universidad Católica. Cada panelista estuvo a cargo de presentar un capítulo del libro y vincularlo a la temática de educación en ciencias y equidad. 

Antes de que comenzaran las presentaciones, Juan Cristóbal Castro introdujo qué es el procesamiento visoespacial, cómo se relaciona a la memoria de trabajo, cuáles son las estrategias para aprender estas habilidades y cómo se están midiendo.

El investigador explicó que básicamente tenemos un procesador en nuestra mente que se llama “memoria de trabajo” y que es lo que nos permite aprender. Esta memoria de trabajo se puede dividir en dos; una que procesa información verbal, y otra visuoespacial, que permite procesar información visual y espacial. 

“La gracia de este procesamiento visoespacial es que sirve más exclusivamente para aprender contenidos que tienen que ver con modelos, imágenes y visualizaciones, lo que tienen mucho que ver con ciencias”, explicó Castro. 

Pero la memoria de trabajo es limitada, “no se puede aprender todo lo que queramos todo el tiempo, y el límite es generalmente cuatro”. Es así como Castro describió ciertas estrategias para aprender en este contexto. Entre ellas, la estrategia Redundancy (“redundancia”) con la que recomienda no recargar excesivamente las visualizaciones con información que no tiene relación con el contenido a aprender. 

Finalmente indicó que en CIAE se desarrolló una batería de test de rotación mental en tres y dos dimensiones, test espaciales y test visuales. “La gracia de la batería es que se pueden modificar muchas variables, como la velocidad, idioma, complejidad, es adaptable por edades, entre otros elementos”, explicó el investigador. 

El procesamiento visoespacial muestra diferencias de género.

“En algunos test donde hay que hacer rotaciones mentales en tres dimensiones se muestran diferencias donde a los hombres les va mejor que a las mujeres”, mencionó Juan Cristóbal Castro. Según el investigador, las causas de estas diferencias de género son principalmente socioculturales. “Cuando eran niños jugaban con bloques, con legos, entonces después al ser adultos les fue mejor en estos test”.

En esta misma línea, la directora Alejandra Mizala del IE ーquien abordó durante su presentación la equidad de género en el área STEMーdestacó la importancia de las expectativas de profesores y padres en matemáticas. 

Para ejemplificar, mencionó un estudio sobre igualdad de género de la OECD que da a conocer los resultados de encuestas que se toman a padres y madres cuando los estudiantes rinden la prueba PISA. Este estudio muestra el porcentaje de estudiantes cuyos padres esperaban que siguieran carreras STEM: “en el caso de Chile solamente el 17% de los padres esperaban que su hijas siguieran carreras en esta área, sin embargo el 50% de los padres esperaban que sus hijos siguieran estas carreras”, indicó la profesora. La profesora agregó que “esto es importante, porque si esas son mis expectativas el tipo de juguetes que yo regalo son distintos, y por lo tanto voy condicionando la capacidad de entrenar estas habilidades visoespaciales”.

Involucrando al estudiante 

Komal Dadlani enfocó su presentación en cómo los niveles de involucramiento del estudiante y la interacción que existe en las aulas impacta en el aprendizaje de ciencias. “Hay interacciones bajas como las clase expositivas, interacciones medias, como una visualización de video, y un nivel alto de interacción como una simulación, donde interactúo con el producto multimedia”, señaló la CEO de Lab4U. 

Para Dadlani, utilizar un nivel alto de interacción es cambiar la forma en que se enseña ciencia, “la ciencia se enseña de una forma muy teórica mientras que puede ser enseñada de una forma más interactiva y experiencial”. 

Agrega que este involucramiento del estudiante es sumamente importante ya que los motiva a postular a carreras de ciencias, sobre esto describe que “los estudiantes que realizan más de tres experimentos aumentan su conocimiento en física, su autopercepción del conocimiento y su interés en estudiar carreras STEM, y no hay diferencias significativas en género”.

El conversatorio finalizó con las intervenciones de los investigadores Roberto Araya y Valeria Cabello. El primero se refirió a la importancia de aprovechar mecanismos de navegación que tienen que ver con lo visoespacial, en el uso de la enseñanza de matemáticas. Por ejemplo, en plantear ejercicios que involucren el movimiento de un elemento. También destacó la relevancia de los mecanismos de gesticulación en el aula “si el profesor gesticula más en la clase el niño pone más atención”, indicó el investigador. 

Por otra parte, para Valeria Cabello tiene mucha importancia la relación bidireccional entre el desarrollo de habilidades visoespaciales y el aprendizaje, señalando que cuando se tienen habilidades visoespaciales bien desarrolladas se puede aprender mejor ciencias: “Sin embargo, el entrenamiento, el trabajo con estas habilidades, también retroalimenta hacia el otro lado,  cuando yo aprendo ciencias desde una perspectiva integrada con matemáticas, con tecnología en donde el foco no está solo en los contenidos, sino que también está en el desarrollo de habilidades, se retroalimentan estas habilidades visoespaciales”, puntualizó. 

 

 

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