ALGUNAS PAUTAS Y CONSIDERACIONES PARA APRENDER DE UN TEXTO EDUCATIVO DE CIENCIAS

ALGUNAS PAUTAS Y CONSIDERACIONES PARA APRENDER DE UN TEXTO EDUCATIVO DE CIENCIAS

Joan Josep Solaz-Portols
Magdalena Moreno-Cabo

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3.5. DE OTROS ASPECTOS

Vamos a englobar aqu todo el conjunto de variables textuales que no forman parte sensu stricto de la prosa expositiva cientfica, y que no obstante, constituyen una parte muy importante de los textos instruccionales de ciencias, sin la cual sera imposible el aprendizaje en ciencias. A saber: las actividades de aprendizaje (cuestiones , problemas y trabajos prcticos) y las ilustraciones.

3.5.1. ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE (CUESTIONES, PROBLEMAS Y TRABAJOS PRCTICOS)

En cuanto al papel de las actividades de aprendizaje parece no haber ninguna duda acerca de su influjo positivo en la comprensin y retencin del texto y, como sealan diferentes estudios, ste se debe a la focalizacin de la atencin del aprendiz hacia determinadas partes del texto (Garca Madruga y Martn Cordero, 1987).

3.5.1.1. CUESTIONES

Leonard (1984,1987) en sus trabajos sobre el efecto de las cuestiones insertadas en textos de ciencias, recoge abundante bibliografa que confirma la mayor productividad de las cuestiones cuando estn colocadas despus de los pasajes a los que se refieren, y la mayor eficacia de las cuestiones de alto nivel cognitivo (de comprensin, de inferencia y de aplicacin) frente a las factuales. Este ltimo resultado, junto con el obtenido por Pedersen y colaboradores (1988) que indica que los estudiantes que justifican las respuestas de las cuestiones recuerdan significativamente ms el contenido textual, constatan el hecho de que cuantas ms operaciones cognitivas se requieren al lector tanta ms informacin recuerda posteriormente.

Por otro lado, las cuestiones son la clave de la utilizacin del texto instruccional como herramienta para el cambio conceptual cuando cumplen los siguientes requisitos: estn centradas en las ideas principales, revelan errores conceptuales, promueven la unin entre las ideas del texto y la vida real, sirven para poner en tela de juicio los preconceptos, y dan muchas oportunidades de trabajar sobre un concepto (Roth y Anderson, 1986).

3.5.1.2. PROBLEMAS DE LPIZ Y PAPEL

La resolucin de problemas en el aula es una actividad mediante la cual el estudiante externaliza el proceso constructivo de aprender, convierte en acciones los conceptos, las proposiciones o los ejemplos, a travs, fundamentalmente, de las interacciones con el profesor y los materiales instruccionales (Costa & Moreira, 2001). En este trabajo, identificamos como problemas las situaciones problemticas de papel y lpiz que se encuentran en los libros de texto.

La resolucin de problemas desempea un papel crucial en el currculo de ciencias (Lorenzo, 2005). De hecho, la destreza para resolver problemas es uno de los objetivos ms importantes de la educacin en ciencias, y la resolucin de problemas una de las estrategias ms utilizadas por los profesores de ciencias, tanto durante la instruccin, como en la evaluacin. Desgraciadamente, suele ser tambin fuente de dificultades y de desmotivacin para los alumnos (Friege & Lind, 2006). Adems, la actitud de los alumnos ante la resolucin de problemas no puede obviarse, y frecuentemente no es la ms apropiada para dirigirse hacia una solucin exitosa (Escudero, 1995). Por consiguiente, no es de extraar que mejorar las habilidades de los estudiantes en la resolucin de problemas contine siendo un objetivo principal de los profesores e investigadores en la didctica de las ciencias.

Est muy extendida en las aulas de ciencias la prctica de utilizar problemas numricos en los que el alumno manipula ecuaciones, efecta clculos numricos o literales, sustituye valores y repite conocimientos memorizados. En opinin de Zoller y colaboradores (1995) esta metodologa instruccional pone en evidencia una enseanza orientada hacia habilidades de bajo nivel cognitivo. En los libros de texto hallamos con excesiva profusin una buena muestra de este tipo de problemas de carcter algortmico, que nicamente implican la aplicacin de frmulas o reglas (Stinner, 1992).

En relacin con esto, Hellman (1988) encontr en sus exmenes de Fsica que tena bastantes casos de alumnos con capacidad para contestar preguntas no conceptuales -aquellas que requeran slo la sustitucin de valores en frmulas- que. sin embargo, daban un bajo rendimiento en las preguntas conceptuales -aquellas que exigen seleccionar y aplicar conceptos, principios o leyes sin utilizar ecuaciones ni realizar clculos. Tambin Mazur (1996) revela que sus estudiantes de Fsica, en la mayora de los casos, memorizaban ecuaciones y algoritmos de resolucin de problemas pero no comprendan realmente los conceptos subyacentes. Finalmente, un amplio nmero de trabajos muestran que el xito en la resolucin de problemas algortmicos de Qumica no indica dominio de los conceptos relacionados con ellos (Nurrenbern y Pickering, 1987; Sawrey, 1990; Pichering, 1990; Nakhleh, 1993; Nakhleh y Mitchell, 1993; Gabel y Bunce, 1994).

La literatura sugiere que el xito en la resolucin de problemas depende de la combinacin de un potente conocimiento de la materia, conocimiento de las estrategias de resolucin de problemas, y de componentes actitudinales (Jonassen, 2000).

Palumbo (1990), destaca que la resolucin de problemas se apoya en estructuras profundas de conocimiento y en la experiencia. Garofalo y Lester (1985) indican que la resolucin de problemas constituye una destreza de alto nivel que incluye procesos de visualizacin, asociacin, abstraccin, comprensin, manipulacin, razonamiento, sntesis y generalizacin, que requieren ser dirigidos y coordinados. Recientemente Solaz-Portols y Sanjos (2007a) han llevado a cabo una revisin de la investigaciones realizadas en torno a las variables cognitivas que intervienen en la resolucin de problemas y cmo stas influyen en el desempeo.

El conocimiento necesario para resolver problemas consta de conceptos, principios, ejemplos, detalles tcnicos, generalizaciones, heurstica y otras piezas de informacin relevante (Stevens & Palacio-Cayetano, 2003). El desarrollo de una base de conocimiento es importante tanto en extensin como en organizacin estructural. Adems, para que dicha base de conocimiento sea til para los estudiantes ha de ser fcil de acceder y de aplicar. Pero, naturalmente, en primer lugar tiene que existir, haber sido construida. Resulta ingenuo pensar que el conocimiento pueda ser obtenido o generado de otras fuentes, que no sea la propia estructura cognitiva, cuando se necesita para resolver problemas (Dawson, 1993).

Muchos autores han estudiado y clasificado los tipos de conocimiento que la educacin cientfica y la resolucin de problemas exigen. Shavelson, Ruiz-Primo y Wiley (2005) presentan un esquema de los distintos tipos de conocimiento requerido para que los estudiantes logren los objetivos que se plantean en la enseanza de las ciencias. Este esquema incluye el conocimiento declarativo (saber qu, referido al contenido especfico: hechos, definiciones y descripciones), conocimiento procedimental (saber cmo, produccin y aplicacin de reglas, pasos a seguir, etc.), conocimiento esquemtico (saber por qu, principios, esquemas conceptuales, relaciones entre conceptos), y conocimiento estratgico (saber cundo, dnde y cmo aplicar nuestros conocimientos, estrategias, heurstica, etc).

Por su parte Ferguson-Hessler y de Jong (1990) han distinguido cuatro tipos principales de conocimiento, con la finalidad de conseguir una adecuada base de conocimiento a partir de la cual poder resolver problemas:

Conocimiento situacional, que permite reconocer situaciones que aparecen dentro de una disciplina especfica. Con l, los estudiantes pueden extraer la informacin relevante del enunciado de un problema.

Conocimiento declarativo o conceptual. Se trata de un conocimiento esttico sobre hechos y principios que pueden ser aplicados dentro de una determinada disciplina.

Conocimiento procedimental. Tipo de conocimiento que contiene acciones o manipulaciones que son vlidas dentro de una disciplina. Este conocimiento se halla extendido a lo largo del conocimiento declarativo, dentro de la memoria de los estudiantes.

Conocimiento estratgico, que ayuda al estudiante a organizar los procesos que se efectan durante la resolucin del problema, y le gua en los pasos a seguir para alcanzar la solucin.

En la tarea de resolver problemas en concreto, Friege y Lind (2006) resaltan el conocimiento esquemtico de problemas como factor clave del xito. Para estos autores este conocimiento es de alta calidad y resulta de la combinacin del conocimiento situacional, procedimental y conceptual; y est caracterizado por la profundidad e interconexin de todos ellos. Este es, precisamente, el hallazgo principal de los estudios basados en la comparacin de expertos y novatos: parece que el desempeo en la resolucin de problemas por parte de los expertos se apoya en la organizacin que stos tienen de sus esquemas. Es decir, los esquemas de resolucin que los expertos mantienen en sus memorias son muy amplios y densos (interconectados) lo que requiere tambin que sean muy coherentes (no contengan contradicciones), mientras que los esquemas de los novatos son parcelados, locales, especficos para cada enunciado o situacin, poco densos y, cuando se les solicita vincular entre s dos o ms esquemas parciales, aparecen frecuentes problemas de coherencia interna (Zajchowski & Martn, 1993).

De Jong y Ferguson-Hessler (1986) encontraron que los estudiantes que resolvan peor los problemas tenan su conocimiento organizado de una manera superficial, mientras que aquellos que los resolvan mejor tenan su conocimiento organizado en esquemas de problema, conteniendo cada esquema el conocimiento declarativo, procedimental y situacional preciso para cada problema.

En un experimento posterior (Ferguson-Hessler & De Jong, 1990), comprobaron que los estudiantes que solucionaban bien los problemas aplicaban en el estudio de la materia un procesamiento de la informacin ms profundo que los otros. Adems, stos ltimos prestaban ms atencin al conocimiento declarativo, a diferencia de los estudiantes exitosos, que centraban su atencin en los conocimientos procedimental y situacional.

Se ha encontrado que el conocimiento conceptual o declarativo es un excelente predictor del desempeo en la resolucin de problemas (Friege & Lind, 2006; Solaz-Portols & Sanjos, 2006). Este hallazgo apoya la teora de Ausubel (Ausubel, Novak & Hanesian, 1978), segn la cual, si los estudiantes son capaces de incorporar nuevo conocimiento dentro de una estructura de conocimiento ya existente, entonces debera esperarse una correlacin entre el conocimiento conceptual tras la instruccin y el xito en las tareas de aprendizaje (como la resolucin de problemas) (Pendley, Bretz & Novak, 1994).

Johnstone y El-Banna (1986) han propuesto un modelo de resolucin de problemas basado en la teora de la memoria de trabajo y en el M-espacio de la teora de Pascual-Leone. Este modelo establece que un estudiante tendr xito en la resolucin de un problema si su demanda mental (M-demanda o Z-demanda, los autores aproximan el valor de Z al nmero de pasos efectuado en la resolucin por el alumno menos talentoso, pero exitoso en dicha resolucin) es menor o igual a la capacidad de la memoria de trabajo del estudiante, X (esto es, Z  X). La bondad del modelo ha sido puesta a prueba en los trabajos de Tsaparlis (1998) y Tsaparlis y Angelopoulos (2000).

Solaz-Portols y Sanjos (2008a) recogen un conjunto de investigaciones que muestran que los resultados de los estudiantes en la resolucin de problemas dependen de: su nivel de razonamiento formal (mayor nivel de razonamiento, mejores resultados), su capacidad mental (M-espacio) (mayor capacidad, mejores resultados), si son dependientes o independientes de campo (independientes de campo, mejores resultados), y de su estilo cognitivo mvil/fijo (los mviles lo hacen mejor en pruebas creativas, los fijos en pruebas de mayor razonamiento formal).

De acuerdo con Mayer (1992) los procesos de resolucin de problemas pueden agruparse en dos pasos, representacin del problema o modelo mental y solucin del mismo. Para construir una representacin mental del problema, el aprendiz sigue dos etapas: traduccin del problema e integracin. En la primera, el estudiante extrae conceptos de la descripcin textual del problema mediante su conocimiento lingstico y semntico. Los estudios de Lee y colaboradores (Lee, 1985; Lee, Goh, Chia, & Chin, 1996) ponen en evidencia que el xito en la resolucin de problemas depende enormemente de una adecuada traduccin del enunciado del problema, y del adecuado encaje de dicho enunciado en la base de conocimientos del estudiante.

Como se pone de relieve en un trabajo reciente (Solaz-Portols & Sanjos, 2008b) la capacidad de la memoria de trabajo desempea un papel crucial en la resolucin de problemas. La habilidad para mantener la informacin en un estado de activacin elevado y controlado puede resultar decisivo para la integracin de la informacin en los sucesivos pasos de la resolucin, incluyendo la construccin y manipulacin de modelos mentales. No debe resultar raro, pues, que se encuentre un buen nmero de dificultades en los procesos cognitivos de resolucin de problemas en las que est implicada la capacidad de la memoria de trabajo. Los resultados de los experimentos sobre la asociacin entre la capacidad de la memoria de trabajo y la carga de informacin en la resolucin de problemas, efectuados por Opdenacker, Fierens, Brabant, Sevenants, Slootamekers, et al.(1990), Gathercole (2004), Danili y Reid (2004) y Tsaparlis (2005) apoyan la relacin positiva existente entre capacidad de memoria de trabajo y xito en la resolucin de problemas de ciencias.

Para alcanzar resolver problemas el estudiante tiene que, entre otras cosas, aprender a transferir aprendizajes. La transferencia es frecuentemente definida como la habilidad para aplicar lo que ha sido aprendido en un determinado contexto a un nuevo contexto (Byrnes, 1996).

De acuerdo con Rebello, Cui, Zollman y Ozimek (2007), se pueden distinguir dos tipos de transferencia, horizontal y vertical. La primera tiene lugar si se produce una conexin entre la informacin que proporciona el enunciado del problema y la que dispone el estudiante en su estructura cognitiva. Un ejemplo de esta transferencia podra ser el caso de un estudiante de Fsica cuando resuelve con soltura un problema de los que suelen aparecer en los libros de texto. Son problemas cerrados, con datos explcitos, de metodologa de resolucin familiar, y que suelen ser predominantemente algortmicos. En estos casos, la estructura del problema propuesto y de los ejemplos antes resueltos es idntica y el estudiante slo debe ser capaz de construir una correspondencia analgica entre los elementos del enunciado nuevo y los de los problemas ejemplo, ya generalizados y abstrados en el esquema de resolucin.

La transferencia vertical se realiza en el caso que el aprendiz reconozca caractersticas especficas de la situacin planteada que le permiten activar algunos elementos de su estructura cognitiva, pero no dispone de una estructura de conocimiento especfica que conecte con toda la informacin del problema. Por tanto, debe elaborar modelos mentales in situ que le permitan abordar el problema. La mayora de problemas reales requieren transferencia vertical. Suelen ser problemas abiertos, con datos incompletos y de metodologa de resolucin desconocida a priori para el estudiante.

Fijmonos ahora en las ayudas instruccionales que pueden mejorar la transferencia en la resolucin de problemas. Los resultados de los trabajos pioneros de Gick y Holyoak (1983) y de Catrambone y Holyoak (1989) sacan a la luz que puede conseguirse transferencia entre problemas desemejantes mediante entrenamiento con ejemplos y manipulaciones que promuevan la abstraccin del esquema de problema (esto es, en definitiva, promover el conocimiento esquemtico de problemas).

En el proceso de abstraccin de esquemas de resolucin de problemas, la eficacia de comparar ejemplos de estructura idntica o muy similar ha sido probada como un buen mtodo para facilitar la transferencia analgica (Loewenstein, Thompson, Gentner, 1999): la instruccin previa mediante problemas apropiados (Goldstone & Sakamoto, 2003) y la comparacin de estos problemas fuente entre s, es el mtodo instruccional clsico.

Bernardo (2001) obtiene en sus experimentos que el uso de tareas de aprendizaje especficas para estimular la transferencia analgica, mejora de manera significativa la transferencia analgica de informacin entre el problema fuente y el problema diana. El autor utiliz una estrategia para las tareas de aprendizaje que consisti fundamentalmente en permitir a los estudiantes construir sus propios problemas anlogos. Warnakulasooriya y Pritchard (2005) muestran que la transferencia entre problemas de fsica mejora significativamente cuando los problemas contienen ayudas en la forma consejos, textos descriptivos y retroalimentacin.

De acuerdo con Flavell (1976, p.232) Metacognicin se refiere al conocimiento personal relativo a los propios procesos cognitivos y a todo lo dems relacionado con ellos, por ejemplo, propiedades de informacin o de datos que son relevantes para el aprendizaje. Desde la perspectiva cognitiva de Anderson (1980) los componentes del conocimiento necesario para resolver problemas pueden ser agrupados en factual o declarativo, procedimental, y regulatorio o metacognitivo. Todos ellos desempean papeles complementarios. De acuerdo con ONeil y Schacter (1999) para ser un buen solucionador de problemas, se tiene que tener conocimiento conceptual, estrategias de resolucin de problemas, y ser capaz de planear y controlar el progreso personal que conduce hace la resolucin del problema (metacognicin). Un artculo de Mayer (1998) examina la funcin de las habilidades cognitivas, metacognitivas y motivacionales en la resolucin de problemas. Acaba concluyendo que las tres son estrictamente indispensables.

Artz y Armour-Thomas (1992) plantean la relevancia de los procesos metacognitivos durante la resolucin de problemas en pequeos grupos. Acaban concluyendo que las interacciones continuas entre las destrezas cognitivas y metacognitivas resultan transcendentales en la consecucin de la resolucin de problemas.

Teong (2003) pone a prueba el efecto del entrenamiento metacognitivo sobre la resolucin de problemas. Los estudiantes del grupo experimental, entrenados para llevar a cabo decisiones de carcter metacognitivo y exponerlas, superaron al grupo de control en las puntaciones de la prueba de resolucin de problemas. En los experimentos de Longo, Anderson y Witch (2002) se contrasta la eficacia de una nueva metodologa instruccional que utiliza estrategias de aprendizaje metacognitivas de carcter visual. Los estudiantes que hicieron uso de estas estrategias obtuvieron resultados significativamente mejores en la resolucin de problemas.

Otra metodologa instruccional de gran efectividad es la presentada por Lorenzo (2005), denominada Heurstico de Resolucin de Problemas. Esta metodologa intenta ayudar a los estudiantes a comprender los pasos implicados en la resolucin de problemas (herramienta metacognitiva), as como proporcionarles un enfoque organizativo para abordar los problemas de un modo sistemtico. Este enfoque gua hacia un razonamiento cualitativo antes que de realizacin rpida de clculos, usando siempre una estrategia hacia atrs reflexiva de los pasos efectuados (herramienta metacognitiva). Su aplicacin al aula requiere, entre otras cosas, la resolucin de problemas en un ambiente de cooperacin.

Con la finalidad de conseguir una visin general de las caractersticas de estrategias de enseanza innovadoras en la resolucin de problemas, Taconis, Fergusson-Hessler y Broekkamp (2001) realizaron un anlisis de los artculos publicados entre 1985 y 1995 en las revistas internacionales ms prestigiosas del mundo. De este anlisis se deduce que suministrar a los aprendices guas y criterios para poder juzgar sus procesos y productos durante la resolucin de problemas, con una inmediata retroalimentacin, parecen ser los prerrequisitos ms importantes para adquirir habilidades adecuadas en resolucin de problemas.