James Heal en St. George’s College: “Si el aprendizaje llega fácil, se va fácil; hay que ganárselo”

Esta semana, el St. George’s College de Quilmes recibió al Dr. James Heal, director de Práctica en Harvard’s Research Schools International y profesor de liderazgo educativo basado en evidencia, que dio una reveladora conferencia para los docentes de la institución y para los de otras instituciones amigas.

La charla se inscribe en el ciclo de formación docente que se proyecta a dos años para avanzar en la transformación educativa de St. George. La premisa de Heal, simple pero pontente, partía de la certeza de que, antes de discutir métodos, conviene acordar qué entendemos por aprender y qué efectos provoca en la enseñanza cuando ese punto se toma en serio.

Heal organizó la exposición como un recorrido con dos ambiciones: por un lado, ofrecer un “modelo de la mente” que permita hablar con precisión de atención, memoria y aprendizaje; y luego bajar esas ideas a decisiones concretas de aula, con énfasis en la coherencia institucional.

Una pedagogía que se apoya en evidencia

No se trata de empezar de cero, sino de afinar práctica. En ese marco, Heal definió la ciencia del aprendizaje como un conjunto de principios que representan “nuestro mejor entendimiento” de cómo aprende una persona, sustentados en evidencia y traducibles a acciones docentes.

En esa misma línea ubicó una idea de equidad menos declamada y más técnica: la equidad instruccional, aquello que ocurre dentro del aula cuando el diseño de la enseñanza amplía quiénes pueden pensar, participar y progresar. "Cada chico merece ser enseñado por un profesional que entienda cómo sucede el aprendizaje“, dijo. También advirtió contra el reduccionismo. “Copiar y pegar principios” no funciona porque el aula no es un laboratorio; por eso habló de fidelidad, de resolución, de la distancia entre aplicar una estrategia “en su mejor versión” y repetirla como gesto vacío.

Para explicar esa complejidad, citó a Lee Shulman: “La única vez que la medicina se acerca a la complejidad de un día promedio de un docente es en una guardia durante un desastre natural“. Y sumó otra referencia —Reid Lyon— como declaración de método: "Cuando uno trabaja con algo tan decisivo para la vida de un chico, las creencias no alcanzan; la evidencia sí."

Uno de los pasajes más claros de la conferencia apareció cuando contrastó dos espacios: la memoria de largo plazo, capaz de crecer sin límite, y la memoria de trabajo, que describió como un territorio mínimo donde ocurre el pensamiento. Para que las ideas “entren”, dijo, pasan por un buzón pequeño: no llegan todas juntas. Ese cuello de botella ordenó el resto: si la memoria de trabajo es limitada, entonces importan (1) la carga cognitiva, (2) el pensamiento “con esfuerzo” y (3) los saberes previos con los que cada estudiante llega al aula.

1. Carga cognitiva: la sobrecarga expulsa el aprendizaje

Heal dijo que la carga cognitiva es uno de los cuerpos de investigación más robustos de la ciencia del aprendizaje, y la definió como una relación entre “las demandas de la tarea” y “los recursos disponibles” del estudiante; si la balanza se inclina, el sistema se satura.

Lo mostró con un experimento genial: somos capaces de ordenar alfabéticamente los días de la semana, pero es imposible de hacerlo con los meses del año. Es un límite biológico: "Acaban de experimentar una sobrecarga cognitiva“, dijo, y agregó: “Ni Einstein habría sido mejor”. El número mágico es siete. Si se lo excede, “el aprendizaje se detiene”. En ese punto, dijo, pedirle al estudiante que aprenda más es tan irreal como “pedirle que bata los brazos y vuele”.

La carga cognitiva no se resuelve sólo en un límite de ítems. Fragmentar, dijo Heal, no alcanza si se lo hace sin sentido. El “chunking” funciona cuando cada parte trae significado y se apoya en conocimiento ya disponible; así se vuelve más “adhesiva” y más fácil de codificar. El ejemplo que dio fue con la serie BBCFBIATMCIATLC: recordar el orden sería imposible, pero BBC FBI ATM CIA TLC es más comprensible.

Llevando esta dinámica a la escuela, muchas iniciativas simultáneas producen sobrecarga colectiva. Por eso Heal habló de cambios graduales, acumulativos. Hay que evitar, dijo, la ilusión de tener “72 nuevas iniciativas mañana”.

2. Pensamiento “esforzado”: dificultad con dirección

Si la carga cognitiva ordena el “cuánto”, el pensamiento esforzado ordena el “cómo”. Heal propuso una definición que incomoda porque va contra cierta pedagogía del alivio permanente: aprender debe ser difícil, pero difícil “de la manera correcta”.

Lo fórmula fue: “Si el aprendizaje llega fácil, se va fácil. Hay que ganárselo”. A partir de esa idea trabajó con comparaciones estructurales: cavar un pozo profundo versus cavar muchos pozos superficiales. En el aula, dijo, el riesgo es ese segundo modelo: una secuencia de temas sin permanencia, a veces impulsada por la ansiedad de llegar al final. En ese tramo dijo que algunas preguntas producen aprendizaje perdurable y otras sólo chequean información. Los estudiantes, dijo, siempre van a procesar el conocimiento igual: “La pregunta es qué procesan: si es preciso, si es relevante, si es matizado, si pueden usarlo después”.

3. Saberes previos: esquemas, brechas y monedas

El tercer principio cerró el círculo. Heal definió el conocimiento previo como el modo en que “lo que ya sabemos” entra en contacto con lo nuevo. Nadie piensa de manera aislada: la mente arma redes de ideas, esquemas. En esta parte de la conferencia se permitió una crítica fuerte al “aprendizaje por descubrimiento”, al que entiende como abandono pedagógico. Sin negar el poder de la imaginación ni la exploración, se opuso a la expectativa de que el estudiante “tropiece hasta llegar al conocimiento” sin una guía.

Luego conectó los saberes previos con las desigualdades educativas: “Se entiende por qué las brechas de logro se agrandan: cuando un estudiante sabe más, puede aprender todavía más; si no tiene una base fuerte, no crece del mismo modo".

La equidad instruccional puede entenderse como un problema de moneda. “Imaginen el conocimiento como una moneda”, dijo, “uno entra al aula con cierta cantidad en el bolsillo y las usas para aprender. Pero ¿y si esa moneda no se acepta en esa clase?“. La dificultad está no sólo en lo que el estudiante ignora, sino en el tipo de “moneda” que trae: por origen, cultura, familia, experiencias. Y cómo la escuela decide —a veces sin verlo— qué monedas valen.

Contó entonces el estudio de una universidad en la que le pedían a los estudiantes resolver cómo explorar un laberinto de cuevas sin perderse: mientras los estudiantes de EE.UU. podían hacer una analogía con Hansel y Gretel para resolverlo, los chicos de China tenían serias deificultadoes. Pero cuando los investigadores cambiaron la forma de preguntar y se hizo evidente una analogía con una tradición china, el resultado se invirtió. Conclusión: el conocimiento previo no sólo determina lo que se sabe; también la capacidad para resolver problemas.

Heal cerró la conferencia con una arenga: “Cambien su práctica”, les pidió a los docentes, “aunque sea en una sola clase: miren la diferencia y después prueben otra cosa”. Es esa acumulación de pequeñas decisiones las que, con el tiempo, cambian el oficio.

La inteligencia artificial y el riesgo de tercerizar el esfuerzo

Después la conferencia, James Heal habló con Ticmas sobre ciertos temas que abordó en su charla.

—Usted dijo que aprendemos como máximo siete cosas (más/menos dos). En las tres horas de conferencia, ¿cuántas cosas nos enseñó?

—A lo largo de tres horas, sí, fueron muchas cosas. Pero yo te invito a pensar en cuánta información quiero que proceses en ese momento. Por eso introducía una idea y después te hacía dar un paso de procesamiento: ahí estaba limitando la carga cognitiva. El aprendizaje ocurre con el tiempo, pero también ocurre en momentos. Y en esos bloques se gestiona la carga cognitiva del que aprende. Es como la cadena de letras que vimos: la fui cortando para que fuera más manejable.

—Cuando hizo las preguntas de “cuándo se publicó x libro” o “cuál fue la significación del libro”, pensé: los alumnos podrían contestar la primera con Google y la segunda con ChatGPT. ¿Cómo se aclimata la educación —y las preguntas— al ambiente actual de inteligencia artificial?

—Con la salvedad de que no soy experto en inteligencia artificial, una forma de describirlo sería esta: al principio hablamos de cómo uno puede adquirir conocimiento y “referir” conocimiento tercerizándolo en computadoras, ya sea Google para buscar un dato puntual o ChatGPT para hacer preguntas más complejas. Pero si tercerizás el esfuerzo cognitivo, tu cerebro no procesa ni hace las conexiones que necesitás para construir conocimiento nuevo encima de lo que ya sabés. Si falta eso, los estudiantes no hacen las conexiones entre lo que ya saben y lo que tratan de entender. Google y ChatGPT —lo digo con cuidado— les estás robando la oportunidad de aprender.

—O sea: sin esfuerzo no hay recompensa.

—Sin esfuerzo no hay recompensa. Eso no quiere decir que esas herramientas no sirvan. Pero en algún punto el estudiante, como aprendiz, tiene que pensar y aprender: no hay atajos. Mi intuición es que, en el corto plazo, la IA va a ser más útil para los docentes que para los alumnos.