APRENDER

Aprender "Aprehendere etimológicamente es capturar cognitivamente con la mente" J. Watson fue un ¨constructivista¨ convencido del condicionamiento, pedía una docena de chicos sanos y normales para educarlos , podría hacer de ellos la persona que le dé la gana… ¨La teoría cognitivista¨ considera al aprendizaje como una reconstrucción activa e interior de la realidad percibida . De los cognitivistas ,que son muchos ,tomo una sentencia de D. Ausubel : ¨los nuevos aprendizajes tienen más posibilidades de ser retenidos y comprendidos cuando se vinculan con lo que el estudiante ya sabe¨. La enseñanza es estimulación y orientación del proceso de aprendizaje, no se puede enseñar si no se sabe la naturaleza del proceso de aprendizaje, el meta-aprendizaje ocupa un lugar destacado al enfocarse conscientemente en el proceso de desarrollar habilidades para gestionar nuestro aprendizaje. En línea con el cognitivismo , ¨nuestro cerebro generador de hipótesis y el cerebro bayesiano¨, en el proceso de enseñanza -aprendizaje son menos tenidos en cuenta, razón por la que me parece interesante hacer unos pocos aportes como invitación a la búsqueda. Ante una situación problemática el cerebro abductor genera hipótesis plausibles y el cerebro bayesiano actualiza la probabilidad de las mismas: La abducción nos permite navegar por la incertidumbre inicial, proponiendo posibles explicaciones, el cerebro bayesiano nos proporciona cuantificar y reducir la incertidumbre a través de la actualización continua de las probabilidades. Este proceso es iterativo; usamos la abducción para proponer hipótesis plausibles, luego evaluamos estas hipótesis utilizando razonamiento bayesiano y a medida que se recolecta nueva información, volvemos a generar nuevas hipótesis o refinamos las existentes, y nuevamente aplicamos el razonamiento bayesiano para ajustar nuestras creencias, y …. Esta dialéctica nos permite un aprendizaje y adaptación continua que mejora la precisión y aplicación de nuestras creencias y decisiones. Debemos tener en cuenta que la inferencia abductiva en conjunción con el teorema de Bayes, cuantifican el pensamiento en reversa, es decir ,del efecto a la causa. Algo de lo mucho a explicitar en esta visión del aprendizaje son los errores, y su amplio espectro ,pero en su carácter de feed back positivo: Errores de tipo 1 (falsos positivos) y de tipos 2 (falsos negativos) , ambos son un aspecto crucial tanto en el ámbito cotidiano como en el científico, ligados a la manera en que nuestro cerebro genera hipótesis(abduce), y las evalúa bayesianamente. La integración de estos errores dentro del modelo abductivo-bayesiano es clave para comprender cómo se ajustan creencias en función de las evidencias, y se mejora decisiones aprendiendo de los errores, identificándolos, reflexionado y corrigiéndolos en función de retroalimentación constante. El aprendizaje no se trata de alcanzar una verdad definitiva, sino de mejorar constantemente nuestras ¨aproximaciones y adaptarnos¨ al flujo de información. Del espectro de lo cotidiano a lo científico, solo un ejemplo: Voy de noche caminando y veo una persona, apelando al sesgo de representatividad ( D. Kaheman) , abdujo, es un delincuente, mi cerebro bayesiano entra en acción y me voy. a).- Era una buena persona cometí error tipo 1. b).- Abdujo ,es una buena persona me quedo y me asalta error de tipo 2. Ejemplo que con distintos argumentos tal vez lo experimentaste, B. Pascal lo llevo más allá o mejor al más allá ,apostando porque que el error de tipo 1 es menos costoso, ¨Esta sobresimplificacion conecta pensadores merecedores de un análisis detallado, Aristóteles con el razonamiento,su ¨apagogé¨, que C.S.Peirce amplió y formalizó, dándole el nombre de abducción y destacando su importancia en la lógica informal y la ciencia, T. Bayes con formulación de probabilidad condicional y probabilidad inversa, J. Watson y su constructivismo , D.Kahneman con su tratado de pensamiento rápido y pensamiento despacio y la importancia de los sesgos en sus distintas expresiones¨.