Para comprender esta imagen interactiva mejor, quizá sea interesante recordar algunas ideas.
La teoría de la carga cognitiva propone que el aprendizaje será mejor cuando se produzca en condiciones coherentes con la estructura cognitiva de las personas.
Así, hablamos memoria de trabajo u operativa (antes de saber de los trabajos de Baddeley, utilizábamos el término “memoria a corto plazo”, aunque hemos aprendido algunas diferencias entre esta y aquella) para referirnos a la memoria que procesa la información que más adelante será almacenada en la memoria a largo plazo en forma de “esquemas“. Esta es la forma en que aprendemos.
La cuestión es que la información que somos capaces de procesar en la memoria de trabajo es muy limitada, no sólo en cantidad de información, sino que además es muy volátil si no hay esfuerzo para retenerla.
De toda la información que recibimos del exterior, sólo podemos atender entre 3 y 5 elementos al mismo tiempo y, si estos son procesados de forma correcta en la memoria de trabajo, pueden ser almacenados en la memoria a largo plazo en forma de esquemas. Llamamos esquemas a estructuras mentales que organizan el conocimiento de forma significativa.
El segundo tipo de memoria, la memoria a largo plazo, es prácticamente ilimitado, porque lo que se transfiere queda codificado y registrado en forma de nuevas conexiones neuronales. El problema es cómo recuperamos dicha información.
Si entendemos que se da aprendizaje cuando trasladamos información de la memoria operativa o de trabajo a la memoria a largo plazo, lo interesante es saber cómo optimizar este proceso.
La idea es que los esquemas que se encuentran en la memoria a largo plazo, información que ya poseemos, pueden ser utilizados en la memoria de trabajo y, al unirlos con la información nueva de forma coherente, se convierten en un solo elemento, facilitando la operatoria (recordemos que no podemos procesar más de 3 a 5 elementos al mismo tiempo). Esta es la forma en que transformamos y enriquecemos viejos esquemas, aprendemos. También podemos incorporar nuevas estructuras.
La carga cognitiva es la interacción entre la memoria de trabajo y la memoria a largo plazo, que se conectan por medio de esquemas. No toda la carga cognitiva es igual ni influye de la misma forma en nuestros aprendizajes.
Ahora, echa un vistazo a la imagen interactiva. La comentamos un poquito más abajo.
Bueno, creo que habrás visto lo importante que es la carga cognitiva extrínseca, no interesa saturar y contaminar la memoria de trabajo con elementos innecesarios o que dificulten y distraigan el aprendizaje. Vamos, que tenemos que pensar bien cómo presentamos la información sin aportar ruido que hagan más complicada la formación de esquemas.
La carga cognitiva intrínseca es la dificultad del propio material, además de los conocimientos previos que posean los estudiantes, aquí tenemos dos factores combinados. Existen muchas técnicas para presentar el material de forma que su dificultad se reduzca. No cabe duda de que la evaluación formativa juega aquí un papel muy importante.
Ambas cargas intrínseca y extrínseca son aditivas y sobrecargan la memoria de trabajo con facilidad. Por eso, es tan importante tratar de controlarlas lo máximo posible, de forma que la carga pertinente o relacionada, la positiva y que facilita el aprendizaje, esté más presente.
El diseño de la formación es importante. Buenas actividades que permitan comprender el material, relacionarlo y hacerlo suyo es nuestro máximo objetivo.
Este contenido ha sido publicado originalmente por The Flipped Classroom en la siguiente dirección: theflippedclassroom.es
Recomendamos a la Comunidad Educativa Digital tener en cuenta que, el enlace y/o la carpeta en donde están alojados los libros, recursos y/o materiales, no es administrado por la Web del Maestro CMF, pueda ser que en cuestión de días (o según el tiempo transcurrido desde su publicación), los enlaces no funcionen y el material ya no se encuentre disponible. Gracias por su comprensión.
ENLACE DE LECTURA:
¡Comparte y así más docentes utilizarán estos recursos gratis! Muchas gracias.
