La Jornada<\/p>\n
Ciudad de M\u00e9xico. Para aprender cosas nuevas, a veces es necesario fallar. Una nueva investigaci\u00f3n dirigida por la Universidad de Arizona (Estados Unidos) propone ahora una respuesta matem\u00e1tica para saber cu\u00e1l es la cantidad correcta de fracaso.<\/p>\n
Los educadores y los estudiosos de la educaci\u00f3n han reconocido desde hace tiempo que hay algo de \u00abpunto \u00f3ptimo\u00bb cuando se trata de aprender.<\/p>\n
Es decir, aprendemos mejor cuando tenemos el desaf\u00edo de comprender algo fuera de los l\u00edmites de nuestro conocimiento existente. Cuando un desaf\u00edo es demasiado simple no aprendemos nada nuevo.<\/p>\n
Del mismo modo, no mejoramos nuestro conocimiento cuando un reto es tan dif\u00edcil que fallamos por completo o nos rendimos. Una nueva investigaci\u00f3n, que publica la revista Nature Communications, es cuando el fracaso ocurre el 15 por ciento del tiempo.<\/p>\n
Dicho de otra manera, es cuando se da la respuesta correcta el 85 por ciento del tiempo.<\/p>\n
\u00abEstas ideas que exist\u00edan en el campo de la educaci\u00f3n, que existe esta ‘zona de dificultad proximal’ en la que deber\u00edas maximizar tu aprendizaje, lo hemos puesto en una base matem\u00e1tica\u00bb, se\u00f1ala el profesor asistente de Psicolog\u00eda y Ciencia Cognitiva de UArizona Robert Wilson, autor principal del estudio.<\/p>\n
Wilson y sus colaboradores en la Universidad de Brown, de la Universidad de California, Los \u00c1ngeles y Princeton idearon la llamada Regla del 85 por ciento despu\u00e9s de realizar una serie de experimentos de aprendizaje autom\u00e1tico en los que ense\u00f1aban a las computadoras tareas simples, como clasificar diferentes patrones en una de dos categor\u00edas o clasificando fotograf\u00edas de d\u00edgitos escritos a mano como n\u00fameros impares versus pares, o n\u00fameros bajos versus altos.<\/p>\n
Los ordenadores aprendieron m\u00e1s r\u00e1pido en situaciones en las que la dificultad fue tal que respondieron con un 85 por ciento de precisi\u00f3n. \u00abSi tiene una tasa de error del 15 por ciento o una precisi\u00f3n del 85 por ciento, siempre est\u00e1 maximizando su tasa de aprendizaje en estas tareas de dos opciones\u00bb, explica Wilson.<\/p>\n
Cuando los investigadores observaron estudios previos sobre el aprendizaje de animales, descubrieron que la Regla del 85 por ciento tambi\u00e9n era v\u00e1lida en esos casos, a\u00f1ade.<\/p>\n
Si pensamos en c\u00f3mo aprenden los humanos, la regla del 85 por ciento probablemente se aplicar\u00eda al aprendizaje perceptivo, en el que gradualmente aprendemos a trav\u00e9s de la experiencia y los ejemplos, apunta Wilson.<\/p>\n
\u00abMe imagino dando ejemplos f\u00e1ciles y ejemplos dif\u00edciles y ejemplos intermedios. Si doy ejemplos realmente f\u00e1ciles, obtienes el 100 por ciento correcto todo el tiempo y no queda nada que aprender. Si doy ejemplos realmente dif\u00edciles, estar\u00e1s acertado en un 50 por ciento y a\u00fan no aprender\u00e1s nada nuevo, mientras que si te doy algo intermedio, puedes estar en este punto \u00f3ptimo donde obtienes la mayor informaci\u00f3n de cada ejemplo en particular\u00bb.<\/p>\n
Dado que Wilson y sus colaboradores solo buscaban tareas simples en las que hab\u00eda una respuesta clara correcta e incorrecta, Wilson no se aventura a decir que los estudiantes deben aspirar a ese 80 por ciento de aciertos en la escuela, pero cree que podr\u00eda haber algunas lecciones para la educaci\u00f3n que merecen una mayor exploraci\u00f3n.<\/p>\n
\u00abSi est\u00e1 tomando clases que son demasiado f\u00e1ciles y las est\u00e1 haciendo todo el tiempo, entonces probablemente no est\u00e9 obteniendo tanto de una clase como alguien que est\u00e1 luchando pero que est\u00e1 logrando mantenerse al d\u00eda –concluye–. La esperanza es que podamos expandir este trabajo y comenzar a hablar sobre formas de aprendizaje m\u00e1s complicadas\u00bb.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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