Para comprender cómo el sobreaprendizaje tiene un impacto en nuestra capacidad de aprender una nueva habilidad, los investigadores expusieron a dos grupos a una serie de ejercicios de aprendizaje de percepción visual, básicamente orientando líneas en una pantalla de computadora, conocidas como parches Gabor.
En el primer grupo, los alumnos dejaron de practicar tan pronto como dejaron de mejorar, esto generalmente sucedió alrededor del octavo bloque de entrenamiento. Luego se tomaron un descanso de 30 minutos. Después de este descanso, entrenaron en otro ejercicio de aprendizaje visual distinto pero similar. Al día siguiente tomaron una prueba posterior. En esta prueba, los sujetos obtuvieron buenos resultados en la segunda tarea, la que aprendieron más recientemente. Fracasaron en la primera tarea: los resultados fueron los mismos que si nunca hubieran entrenado.
Takeo Watanabe, profesor de Ciencias Cognitivas, Lingüísticas y Psicológicas de la Universidad Brown y autor del estudio, declara que "en la situación habitual en la que dejas de entrenar en una nueva habilidad inmediatamente después de haberla dominado, el área de el cerebro relacionado con la habilidad sigue siendo plástico ".
Los cerebros son muy flexibles: son excelentes para aprender nuevas habilidades. Lo que sugiere la investigación de Watanabe es que si dejas de entrenar una habilidad después de haberla adquirido, el cerebro permanece en su estado listo para aprender. Si luego comienzas a aprender una segunda tarea similar mientras tu cerebro está en este estado plástico, sobrescribirás la primera habilidad. Parece que nunca has estudiado la primera habilidad. Esto se conoce como "interferencia retrógrada".
En el mismo estudio, un segundo grupo de sujetos "sobreaprendió". Este grupo continuó practicando más allá del punto de competencia, por ocho bloques más, o dieciséis bloques en total. Al igual que el primer grupo, después de un descanso de 30 minutos, se entrenaron en una segunda tarea, y al día siguiente tomaron una prueba posterior.
Los que aprendieron demasiado se desempeñaron mucho mejor en la primera tarea entrenada que los que no aprendieron demasiado. Sucede que pasar 20 minutos adicionales practicando una tarea que ya ha perfeccionado conduce a mejoras eternas. El beneficio es que el segundo aprendizaje no interfiere con el primero. Sin embargo, esto tiene un costo.
Robert Goldstone, un distinguido profesor de psicología y ciencias del cerebro en la Universidad de Indiana declara que "la otra parte de la historia, es que aprendes la segunda tarea menos bien".
El primer grupo, los que no aprendieron demasiado, se desempeñó mejor en la segunda tarea. Sin embargo, la suma de sus mejoras en ambas tareas fue inferior a la del grupo de sobreaprendizaje. En otras palabras, el grupo de sobreaprendizaje aprendió la primera tarea mucho mejor, y aprendió la segunda aproximadamente la mitad que el primer grupo. Sin embargo, el primer grupo, aunque entrenaron en ambas tareas, básicamente solo aprendieron la segunda tarea.
Para entender por qué este es el caso, Watanabe y sus colegas recurren a la espectroscopía de resonancia magnética (MRS). Cuando se trata de escáneres cerebrales, las máquinas de IRM o fMRI son más conocidas, pero las máquinas de fMRI miden la función cerebral al rastrear el oxígeno en el cerebro. Las áreas del cerebro que están trabajando duro consumen más oxígeno, por lo que es posible vincular la función cerebral con el uso de oxígeno. Las máquinas MRS, por otro lado, rastrean químicos como el carbono y el nitrógeno que están presentes en los neurotransmisores del cerebro. Permiten a los científicos evaluar qué neurotransmisores están presentes en el cerebro.
Usando la máquina MRS, los investigadores repitieron los experimentos antes mencionados, pero con dos cambios. Primero, los dos grupos entrenaron en la condición habitual (ocho bloques) o en la condición de sobreaprendizaje (dieciséis bloques), pero sin un segundo entrenamiento. Y, antes de la primera prueba y capacitación, los investigadores escanearon los cerebros de los sujetos usando la máquina MRS. Los investigadores también escanearon sus cerebros 30 minutos después del entrenamiento, y una vez más 3.5 horas después del entrenamiento. La prueba posterior todavía estaba en el segundo día.
Lo que descubrió Watanabe fue que si no aprendes demasiado, el cerebro tiene mayores cantidades de excitador dominado por glutamato. El glutamato es una sustancia química que hace que su cerebro sea plástico o más experto en el aprendizaje. Sin embargo, el sobreaprendizaje disminuye la cantidad de glutamato y aumenta la cantidad de GABA, un químico que estabiliza el cerebro. "Si aprendes demasiado la habilidad, tu estado cerebral cambia muy rápidamente de plástico a estable", dice Watanabe. Esto a su vez significa que su cerebro tiene más tiempo para bloquear la habilidad, evitando que se elimine.
Si eres profesor y quieres asegurarte de que tus alumnos construyan una buena base para un tema específico antes de pasar a algo más complejo, tiene sentido volver a aprender el primer tema antes de abordar el segundo con el objetivo de volver al tema primer tema en una fecha posterior.
Sin embargo, Goldstone nos advierte que no pongamos todos nuestros huevos en una sola canasta. Algunos estudios han sugerido que los beneficios obtenidos por el sobreaprendizaje pueden erosionarse en tan solo cuatro semanas. Por lo tanto, puede ser que tengamos que combinar el sobreaprendizaje con otras técnicas de aprendizaje. "Estoy de acuerdo con la idea de que el sobreaprendizaje puede agregar fluidez a su procesamiento. Puede hacer que responda más rápido, puede hacer que responda en casos en los que tiene interferencia de doble tarea: allí es donde está haciendo otra cosa, está cansado, tiene limitaciones cognitivas ", dijo Goldstone.
Entonces, si por ejemplo, eres es un cirujano que se desempeña en condiciones de vida o muerte todos los días, el exceso de aprendizaje tiene mucho sentido. Sin embargo, para el resto de nosotros, puede ser muy útil, pero muy probablemente junto con otras técnicas de aprendizaje.
Fuente: popsci
