Page 4 of 4
1 2 3 4

España: Los alumnos que huían de las matemáticas

El exceso de cálculo en las aulas y la falta de conexión con los problemas cotidianos están entre las causas, según los expertos

Madrid

A principios de 2015, la profesora de la Universidad de Stanford Jo Boaler desató la polémica entre los académicos con un artículo en el que criticaba duramente la forma de enseñar matemáticas en la escuela. Boaler cargaba contra el sistema educativo británico por obligar a los niños de 9 años a memorizar las tablas de multiplicar, incluidas las del 11 y 12. Sus investigaciones demostraban que cuando los niños se examinan de las tablas se dispara su ansiedad. Si no es lo suficientemente rápido, el alumno piensa que no es bueno y pierde la confianza en su potencial. Esa frustración es, en opinión de Boaler, el germen del desapego de la mayoría de estudiantes hacia las matemáticas.

El exceso de memorización, el poco tiempo para resolver un gran número de operaciones durante un examen y la desconexión del cálculo con los problemas cotidianos son, a juicio de Boaler, algunos de los factores que conducen al fracaso en esa materia.

“Las matemáticas de la escuela están muy desconectadas de las matemáticas que sirven para solucionar problemas en el mundo real”, asegura el británico Conrad Wolfram, fundador de la organización Computer Based Math, cuyo objetivo es rediseñar el programa académico de la asignatura de matemáticas y exportarlo a todo el mundo. Según Wolfram, uno de los problemas fundamentales es la cantidad de tiempo que se dedica a enseñar a calcular a mano, cuando los ordenadores deberían asumir esa función. “Nuestra misión en construir un plan desde cero basado en el uso del ordenador. Una vez que el estudiante tiene las nociones básicas de cálculo, no tiene sentido que dedique tantas horas a resolver divisiones de grandes números”.

Su planteamiento es que el alumno debe entender el por qué de las operaciones y aprender a identificar qué métodos matemáticos sirven para solucionar los problemas de la vida real. De momento, Wolfram ha puesto en marcha un programa piloto en varias escuelas públicas de Estonia en el que la probabilidad y la estadística toman mayor protagonismo. Por ahora han empezado con una pregunta muy sencilla: ¿Pueden las matemáticas ayudarme a saber si estoy en la media? Con este juego en el que los estudiantes calculan y comparan sus características físicas, los profesores consiguen que se involucren. “Es esencial que entiendan la conexión entre el mundo que ven y lo que tratan de descifrar”.

Uno de los problemas fundamentales es la cantidad de tiempo que se dedica a enseñar a calcular a mano

En España, los expertos consultados defienden que el modelo tradicional de enseñanza de las matemáticas no es efectivo y genera desafección. “En Secundaria, el programa académico está muy centrado en el cálculo, en la parte más abstracta de las matemáticas y muchos alumnos no entienden para qué sirven”, asegura Agustín Carrillo, secretario general de la Federación Española de Sociedades de Profesores de Matemáticas.

“La clave es dar mayor protagonismo a los alumnos a través de la experimentación y no basar la metodología de enseñanza en clases magistrales con una pizarra como principal elemento”. Desde el año 2010, Carrillo dirige uno de los once institutos Geogebra que hay en España. Estos centros promueven el uso en los colegios de un software libre que permite manipular objetos y resolver problemas a través del ordenador. “Por ejemplo, un ejercicio típico en clase es hallar la posición del circuncentro de un triángulo -el centro de la circunferencia que pasa por los tres vértices-. El programa permite mover el triángulo y observar cómo se traslada ese punto”. El objetivo es que el alumno dirija la investigación.

Para conseguir que los estudiantes se enganchen a las matemáticas es fundamental el formato de las clases. “La enseñanza oficial falla en un aspecto, no dispone de recursos para ofrecer un método personalizado”, dice Daniel González de la Vega, ingeniero industrial y fundador de Smartick, un software de inteligencia artificial que analiza la forma en la que un niño resuelve problemas y que adapta el contenido a la velocidad de aprendizaje. La idea es estimular al estudiante con continuos retos adaptados a su nivel. Smartick promete una mejoría en las notas de los estudiantes con solo 15 minutos al día en la aplicación.

Desde su lanzamiento en 2011, han trabajado con 18 colegios, la mayoría privados y concertados, y más de 20.000 usuarios han descargado la aplicación. Entre los 30 profesionales que integran el equipo, hay un profesor de didáctica de las matemáticas de la Universidad Autónoma de Madrid y un experto en inteligencia artificial de la Carlos III.

La clave es dar mayor protagonismo a los alumnos a través de la experimentación.

“Hay dos formas de enseñar matemáticas: la mecanicista, poco creativa y orientada al resultado de una operación, y la que se basa en el aprendizaje por proyectos”, indica González de la Vega. En su opinión, el sistema educativo en España no dispone de profesores de primaria con el suficiente nivel de especialización para poner en práctica la segunda modalidad. “Por norma general, los estudiantes de Magisterio no suelen ser los más brillantes. Muchas veces, ellos mismos fracasaron en matemáticas durante su etapa escolar y por eso les resulta más fácil recurrir a la fórmula del libro de texto”, apunta.

González de la Vega comenta que las matemáticas parecen tener poca importancia para los padres. “Dan por hecho que el colegio se encarga de enseñar bien matemáticas, no sucede como con el inglés que la mayoría se apunta a clases particulares”. Una de las principales razones que comunican los padres que se dan de baja de Smartick es la falta de tiempo. “Nosotros recomendamos que estén solo 15 minutos y sin embargo se sabe que los niños dedican 2,4 horas de media al día a ver la televisión. Es una cuestión de prioridad”.

La tecnología tiene cada vez un peso más importante en la sociedad. La programación ya es obligatoria en los colegios de Estados Unidos y las nuevas disciplinas como la Inteligencia Artificial y el Data Science requieren un alto dominio de matemáticas. Es ahí donde se está generando empleo. “Si no cambiamos la manera de dar las clases, las matemáticas seguirán siendo aburridas”, dice Conrad Wolfram, “poco efectivas y destinadas al fracaso de estudiantes desconectados, empleados insatisfechos, profesores frustrados y padres preocupados”.

Fuente: http://economia.elpais.com/economia/2016/04/24/actualidad/1461527206_970734.html?rel=cx_articulo#cxrecs_s

Comparte este contenido:

Prueban por primera vez una ley matemática con textos del proyecto Gutenberg

17 de abril de 2016 / UAB

Hace 80 años el lingüista estadounidense George Kingsley Zipf planteó una relación matemática que determina la frecuencia de las palabras en los textos, y que se suele cumplir cuando se excluyen los términos más raros. Ahora investigadores del Centre de Recerca Matemàtica, adscritos a la Universidad Autónoma de Barcelona, han analizado por primera vez la validez de esta ley con la enorme biblioteca electrónica del proyecto Gutenberg.

La ley de Zipf en su versión más sencilla, formulada en los años 30 por el lingüista estadounidense George Kingsley Zipf, determina que, de manera sorprendente, la palabra más frecuente de un texto aparece el doble de veces que la siguiente más frecuente, tres veces más que la tercera más frecuente, cuatro veces más que la cuarta más frecuente, y así sucesivamente.

La ley se puede aplicar en muchos otros campos, no sólo en la literatura, y se ha comprobado con más o menos rigor en grandes cantidades de datos, pero hasta ahora ha carecido de una comprobación con todo el rigor matemático y en una base de datos suficientemente grande como para dar validez estadística.

Investigadores del Centre de Recerca Matemàtica (CRM) –centro de la red CERCA de la Generalitat de Catalunya– adscritos al Departamento de Matemáticas de la Universidad Autónoma de Barcelona, han analizado por primera vez, con todo el rigor matemático y estadístico necesario, la validez de la ley de Zipf. Este estudio se enmarca dentro del proyecto Investigación en Matemática Colaborativa, impulsado por la Obra Social «la Caixa».

Según la ley de Zipf, la palabra más frecuente de un texto aparece el doble que la siguiente, tres veces más que la tercera y así sucesivamente

Para ello, han analizado toda la colección de textos en lengua inglesa del proyecto Gutenberg, una base de datos pública y gratuita con más de 30.000 obras en esta lengua. Se trata de una tarea sin precedentes: en el ámbito de la lingüística la ley nunca había sido comprobada en conjuntos de más de una docena de textos.

Según el análisis, si se ignoran las palabras más raras, aquellas que solo salen una o dos veces en todo un libro, el 55% de los textos se ajustan perfectamente a la ley de Zipf (en su formulación más general). Si se tienen en cuenta todas las palabras, también las más raras, este porcentaje es del 40%.

«Es muy sorprendente que la frecuencia de aparición de las palabras esté determinada por una fórmula con un solo parámetro libre. La famosa campana de Gauss, por ejemplo, ya necesita dos, posición y anchura, para ajustarse a los datos reales» explica Álvaro Corral, investigador del CRM adscrito al Departamento de Matemáticas de la UAB y coordinador de la investigación. «Si descartásemos palabras que aparecen 3, 4 o 5 veces en toda una obra, la proporción de libros que siguen la ley de Zipf podría llegar a porcentajes aún más altos».

En términos matemáticos, la ley afirma que si se ordenan todas las palabras por frecuencia de uso, la segunda más frecuente aparece ½ veces el número de veces que aparece la más frecuente; la tercera, 1/3 veces y, en general, la que ocupa la posición n aparece 1/n veces la más frecuente.

En realidad, la formulación más general de la ley incluye un exponente “a”, de modo que la relación es 1/na. Aunque complica un poco la fórmula, la frecuencia se ajusta muchísimo para valores de «a» muy cercanos a 1 (es decir, como si no se hubiera añadido ningún exponente). Y todavía hay otras formulaciones matemáticamente más complejas de la ley, pero todas con un solo parámetro libre.

Validar las tres formulaciones más usadas de la ley de Zipf

Los investigadores han estudiado la validez de las tres formulaciones más utilizadas de la ley de Zipf en todos los textos en lengua inglesa (31.075 libros) de la base de datos del proyecto Gutenberg, y han observado que una de estas formulaciones ajusta, con resultados estadísticamente significativos (p>0,05), la frecuencia de aparición de todas las palabras de más del 40% de los libros de la colección, unos textos que contienen entre 100 y más de un millón de palabras.

«La ley de Zipf ha generado mucho debate, pero siempre basándose en su validez en algunos ejemplos particulares» afirma Álvaro Corral. «Parece evidente que, en la actual era del Big Data y de las computadoras de altas prestaciones, se deberá enfocar los esfuerzos en el análisis de la ley a gran escala, y estos resultados son un primer paso en esta dirección».

«Aunque la literatura se considera una de las expresiones por antonomasia de la libertad creadora, ni los más grandes autores como Shakespeare o Dickens escapan a la tiranía de la ley de Zipf», concluye Corral.

La investigación, publicada recientemente en PLOS ONE, ha sido realizada por los investigadores Isabel Moreno Sánchez y Francisco Font-Clos bajo la dirección de Álvaro Corral. El CRM es un consorcio entre la Generalitat de Catalunya, el Institut d’Estudis Catalans (IEC) y la UAB.

Fuente: http://www.oei.es/divulgacioncientifica/?Prueban-por-primera-vez-una-ley-matematica-con-textos-del-proyecto-Gutenberg

Comparte este contenido:

Entrevista a Stanislas Dehaene sobre su libro el cerebro matemático. «Cuanto antes desarrollemos la intuición matemática, mejor»

En un nuevo libro, el brillante neurocientífico francés presenta todo lo que se sabe sobre cómo la mente crea y adquiere conceptos matemáticos

Stanislas Dehaene, en Buenos Aires

¿Qué es un número, que el hombre puede conocerlo, y qué es un hombre, que puede conocer un número?

Esta pregunta, que inspiró y atormentó a Warren Mc Culloch, genio inclasificable, también guía a Stanislas Dehaene en la apasionante travesía que propone en su nuevo libro, El cerebro matemático (Siglo XXI, 2016), donde reúne todo lo que se sabe acerca de cómo el cerebro desarrolla una de las más cardinales competencias humanas.

En un texto atrapante, tal como El cerebro lector y La conciencia y el cerebro (ambos de Siglo XXI), el profesor del Collège de France, director de la unidad de neuroimágenes cognitivas del Instituto Nacional de Investigación Médica y de la Salud de Francia (Inserm) y ganador (junto con Giacomo Rizzolatti y Trevor Robbins) del Nobel de las neurociencias, el Brain Prize, analiza las competencias matemáticas de los animales y de los bebés humanos, las bases biológicas del talento matemático, los vínculos entre la palabra y el número, y los aportes de las neurociencias a la educación matemática. Una lectura indispensable.

-Doctor Dehaene, escribió este libro antes de cumplir 30 años. ¿Hubo avances importantes en lo que se sabe sobre cerebro y matemática desde entonces?

-El libro fue revisado extensamente desde su primera publicación. Aprendimos mucho acerca de qué circuitos del cerebro se activan con las operaciones matemáticas; es un campo en constante crecimiento. Para mí, uno de los descubrimientos más provocativos tiene que ver con el rol de neuronas específicas que codifican para la matemática. Nosotros habíamos empezado a tomar imágenes cerebrales de personas haciendo cálculos. Luego, nuestros colegas descubrieron que los animales pueden hacer matemática elemental; por ejemplo, ver un conjunto de puntos y saber cuántos objetos hay aproximadamente, e incluso combinar dos conjuntos y decidir cuál es el número total. De modo que pensamos: «Tal vez estén usando los mismos lugares del cerebro que nosotros». Les sugerimos a colegas que estudian monos que busquen en esos lugares y encontraron neuronas que responden a números específicos. Neuronas que se activan con el tres, otras que se activan con el cinco, poblaciones de neuronas que se ocupan de números. Ha sido una exploración intelectual extraordinaria.

-El investigador argentino Rodrigo Quian Quiroga mostró que si les mostraba a sujetos de investigación la imagen, el sonido o el nombre escrito de ciertas celebridades, como Jennifer Aniston o Maradona, se activaban siempre las mismas neuronas. ¿Ocurre algo similar para los números?

-Exactamente. Bueno, esto fue observado en animales; hay pocas observaciones en humanos, porque en esta área no podemos llegar con electrodos. Pero en animales es lo que encontramos: si ponemos un electrodo en el área parietal, vemos que cierto conjunto de neuronas reaccionan si ven un solo objeto, hay otro conjunto que reacciona si ven dos objetos, otro, si hay tres. Si sigue con cuatro o cinco objetos, ocurre lo mismo, pero los conjuntos se hacen menos precisos; es decir que hay algunas neuronas que reaccionan al cuatro y al cinco. Eso explica porqué nuestro sentido del número es sólo aproximado. Creemos que hay un código similar en el cerebro humano. Tenemos observaciones indirectas.

-¿Estos y otros hallazgos confirman que el sentido del número no es una capacidad exclusivamente humana?

-Así es. En distintos experimentos, se les enseñó a los monos a usar cospeles como una suerte de dinero que pueden usar para cambiar por víveres y entienden las cantidades. Pero incluso en un ambiente completamente natural, hay ahora observaciones en todo tipo de especies, ratas, palomas, peces, incluso en salamandras sin ningún entrenamiento, que muestran que saben cuántos congéneres tienen (¿cuántos están en mi grupo y cuántos están en otros grupos?) y también pueden estimar cantidades de comida disponible. Hay animales que esconden semillas para tener granos durante el invierno, saben cuántos granos tienen ocultos en un determinado lugar.

-¿Es decir, que la habilidad matemática fue preservada por la evolución?

-El título de mi libro en inglés es The number sense (El sentido del número). Creo que se trata exactamente de eso, un sentido, comparable con el sentido del color que también es una computación del cerebro. El color no está en el mundo externo, está en el cerebro del observador. En este caso es el sentido del número lo que nos permite mirar un conjunto de elementos y decidir que allí hay una cantidad que podemos evaluar aproximadamente. Ésta es una de las bases de la matemática. Pero también hay un sentido del espacio, otro del tiempo… Y lo interesante es que están todos en el mismo lugar del cerebro: el lóbulo parietal. Nosotros mostramos que este lóbulo parietal es una de las áreas críticas para la matemática de alto nivel. Esto es muy consistente con la idea de reciclaje neuronal que desarrollé para el dominio de la lectura y aquí se aplica muy bien a la idea de número: desarrollamos la matemática gracias al «reciclaje» de circuitos que tienen una historia evolutiva muy larga y nos permiten evaluar un número aproximado, los transformamos para que nos permitan estimar un número exacto, y usamos eso para el álgebra y la matemática de alto nivel.

-¿Del mismo modo en que ustedes demostraron que hay un área muy precisa sin la cual no podríamos leer, la matemática está localizada en un área específica del cerebro?

-En 1993, con uno de los primeros experimentos de imágenes cerebrales, descubrimos que todos cuando hacemos cálculos activamos el mismo punto del cerebro. En el caso de la lectura está en el parietal izquierdo, en el de la matemática está también en el lóbulo parietal, pero es bilateral. Y recientemente encontramos otra área que tiene que ver con el reconocimiento de los números arábigos. Es verdaderamente un descubrimiento asombroso. Sabemos que hay un área a la que «le gustan las letras». Ésta última es un área a la que «le gustan» los dígitos. Y ambas áreas están a alrededor de un centímetro una de la otra.

-Así como hay diferentes idiomas en el lenguaje, ¿hay diferentes lenguas en la matemática?

-De hecho, la historia de la matemática puede seguirse a través del desarrollo de notaciones apropiadas para los números. Los romanos no tenían una muy buena notación, como todos sabemos, uno no puede calcular con dígitos romanos. Para calcular, los romanos usaban un ábaco, donde movían objetos físicos. La invención de los dígitos arábigos fue una notable innovación que le permitió a nuestros cerebro hacer cálculos exactos mentalmente sin necesidad de mover ningún objeto físico, simplemente pensando sobre los símbolos correspondientes.

-En su libro usted discute posibles diferencias entre el cerebro femenino y masculino en relación con la matemática, un tema particularmente irritativo que últimamente dio lugar a grandes peleas en el mundo científico. ¿A qué conclusiones llegó?

-No estoy seguro de que haya ninguna diferencia biológica real y, si la hubiera, sería muy, muy pequeña.

Lo que sabemos hoy es que, si hay una diferencia, lo que no está probado, es estadísticamente mucho menor que el efecto de la educación. Si uno va a Asia, donde en promedio los estudiantes obtienen mejores puntajes en las pruebas internacionales de matemática que los del mundo occidental, y toma una mujer promedio, estará por encima del hombre promedio en los Estados Unidos, por ejemplo. Nosotros vemos que el efecto de la educación es mayúsculo comparado con cualquier diferencia biológica.

-¿Por qué para los chicos es notablemente más fácil sumar y restar, que multiplicar y dividir, o hacer otras operaciones?

-Sumar y restar son parte de nuestra herencia. Hay experimentos que muestran que bebés de cinco meses ya pueden realizar sumas. Suena loco, pero si uno tiene una pantalla y esconde detrás objetos, primero dos y después otros dos, y luego deja caer la pantalla, ve la sorpresa en la cara del bebé si el número de objetos que aparece es erróneo; por ejemplo si son nueve. Uno puede medir esa sorpresa, por ejemplo, midiendo el tiempo en que se quedan mirando. Este sentido del número incluye una capacidad para combinar cantidades en operaciones de suma y resta. Sin embargo, no hay sentido de raíz cuadrada, incluso la multiplicación no está clara. Aparentemente, aprendemos a multiplicar por una suerte de memoria verbal, no es intuitivo. De modo que hay límites para el sentido del número y para sobrepasarlos necesitamos educarnos.

-Una de los temas que exploran las neurociencias es cómo una entidad física puede producir ideas abstractas. ¿Hay alguna respuesta en relación con la matemática?

-Realmente, no sabemos. Hicimos un experimento en el que tomamos imágenes cerebrales de matemáticos profesionales y pudimos ver que cuando ellos hacen matemática muy abstracta, por ejemplo, cuando están pensando en espacios de infinitas dimensiones, activan las mismas regiones, lo que ignoramos es cómo están codificadas estas operaciones. Sospechamos que hay redes neuronales con algoritmos de aprendizaje que extraen información, como el programa de inteligencia artificial que acaba de ganarle al campeón mundial de Go. Esas redes tienen codificación implícita de conceptos, como «territorio», «frontera»… Éste es un modelo aproximado de lo que hace el cerebro.

-¿Hay personas que nacen con un talento especial para la matemática? La historia abunda en ejemplos asombrosos, como Gauss, Galois, Ramanuján…

-Hablo sobre Ramanuján en el libro, es un personaje maravillosamente romántico. Pero incluso Ramanuján tenía que esforzarse. Trabajaba muy duro. Y enfrentaba los mismos problemas que enfrentamos todos. Es muy conocida esa leyenda de que, cuando Ramanuján estaba en su lecho de muerte, [el matemático británico] Hardy fue a visitarlo y le dijo «El taxi que me trajo hasta aquí tenía una patente número 1729». Parece una cifra banal, pero Ramanuján enseguida le habría dicho: «Es el número más pequeño que puede ser escrito como la suma de dos cubos de dos maneras diferentes». Entonces uno piensa «¡Qué impresionante!». Pero después se fija un poco más. Alguien como Ramanuján tiene que saberse los cubos. El cubo de 10 es 1000, eso es algo obvio, y el cubo de 9 es 729. De modo que, con un poco de entrenamiento, uno ve inmediatamente que 1729 está hecho de 1000 y de 729. Esa es una solución. Pero ¿cómo sabía que era la suma en dos formas diferentes? Bueno, resulta que Ramanuján se había entrenado en el sistema británico de medición, y había aprendido que hay 12 pulgadas por pie, y que un pie cúbico es 12 al cubo. ¿Y cuánto da 12 al cubo? 1728. Ramanujan sabía eso de memoria… como muchos escolares. Por lo tanto es muy probable que le resultara obvio que 123 +1 es 1729. Con esto no quiero quitarles la magia a los grandes matemáticos, pero ellos luchan, como todos nosotros, tienen que superar obstáculos que también nosotros enfrentamos. Todos los chicos vienen equipados con las mismas capacidades para la matemática, sólo que algunos están más motivados para esforzarse en este campo.

-Se diría que con los grandes matemáticos ocurre lo mismo que con músicos y bailarines: cuando se los ve actuar parece sencillo, pero antes de llegar a eso tuvieron que pasar por un entrenamiento extenuante.

-En cualquier caso, no podemos subestimar los efectos de la educación. Fui extraordinariamente afortunado de colaborar con un lingüista que va todos los años al Amazonas a trabajar con los Mundurukú. Les tomamos pruebas para analizar las diferencias entre los que recibían educación y los que no. Encontramos que incluso las cosas más simples son resultado de la educación. Por ejemplo, usted sabe que existe la misma distancia entre 8 y 9 que entre 1 y 2. Es una distancia de uno, y por eso pensamos en los números como una línea, la recta numérica, donde están equidistantes unos de otros. Los Mundurukú no piensan eso. No pueden contar. Contar es una invención, igual que los números arábigos o la calculadora de bolsillo. Su lenguaje se detiene en 4 o 5 y para ellos 8 está más cerca de 9 de lo que 1 está de 2. Porque la razón entre 8 y 9 es más pequeña que la que existe entre 1 y 2 (2 es el doble de 1). Y, aunque los Mundurukú puedan parecer raros, si uno toma un chico de cinco años recibe la misma respuesta. Se puede hacer un test casero: si dibuja una línea de 1 a 100 y pregunta dónde está el 10, pondrán 10 en el medio. Puede sonar loco, pero uno tiende a pensar en términos de proporción. La intuición sobre números tiene límite. Uno es que es aproximada, pensamos en términos de proporciones. Por eso, en la vida de todos los días, por ejemplo, cuando negociamos el precio de un auto, operamos con porcentajes.

-¿Y por qué piensa usted que para los chicos es más difícil aprender matemática que lectura?

-Depende de lo que usted llame «matemática». Si uno se fija en la historia, lo que ahora les pedimos a nuestros chicos, que resuelvan ecuaciones de segundo grado, en la Edad Media fue un problema que enfrentaron los mejores matemáticos árabes. El que tenía éxito era considerado un genio. La matemática está evolucionando constantemente y le pedimos más y más a nuestro cerebro. No nos damos cuenta de que los chicos de hoy tienen un nivel notable en matemática. Ahora, ¿por qué no les gusta a todos? Creo que tiene que ver más bien con la forma en que introducimos la matemática en la escuela. La usamos como una herramienta de selección. Por definición, es una materia en la que no todos los chicos deben tener éxito. En nuestro sistema queremos favorecer a unos pocos chicos porque son buenos en matemática. Creo que esto es erróneo, y que en principio todos los chicos pueden aprender instrumentos mínimos de matemática sin problemas. De hecho, es muy placentero desafiar al cerebro a resolver problemas. Es una lástima que en nuestra sociedad consideramos que «cultura» es literatura, no nos damos cuenta de los beneficios extraordinarios que la matemática le dio a la humanidad. Es parte de nuestra cultura, pero no la estamos cultivando.

-¿Qué les puede enseñar la neurociencia a los maestros y profesores de matemática?

-Lo primero es que los chicos son mucho más competentes de lo que piensan. Aquí deberíamos hablar de Piaget, que tuvo una enorme influencia en la educación y fue un genio, pero en este caso se equivocó: no es correcto pensar que los chicos avanzan lentamente, y que empiezan con un conocimiento muy pequeño de lógica y matemática. Lo que estamos viendo es que los chicos son extraordinariamente capaces de entender lo que es una suma o una resta. También conceptos de lógica y probabilidad. Los bebés de menos de un año pueden estimar cuál es la probabilidad de que un objeto salga de un cofre, por ejemplo. Los conceptos de probabilidad, número, espacio, tiempo están todos presentes en cualquier humano desde muy temprano. Mi mensaje a los maestros es «Capitalicen esa intuición», «No introduzcan la matemática como una disciplina abstracta». Eso vendrá después, pero primero adjunten los símbolos a la intuición correspondiente. Si uno mira la historia de la matemática, estos símbolos fueron introducidos para resolver problemas específicos. «Geometría» es «medir la Tierra». El Nilo se desborda y hay que encontrar dónde estaban los campos, así que los reconstruyen con la «geometría». Si uno introduce el número y la geometría de este modo, les encanta. Si les pide que armen un cubo con una hoja de papel, tienen que medirlo y se dan cuenta de que si no lo miden bien no les va a salir un lindo cubo. Eso ya es matemática.

Mi colega Elizabeth Spelke, de Harvard, hizo un experimento en el que les pidió a chicos de preescolar que hicieran sumas de dos dígitos. Es loco, porque nunca les presentaron números de dos dígitos. Tom tiene 65 bolitas y le regalan 37, y Peter tiene 25. ¿Quién tiene más? Parece muy complicado, pero cuando vieron los resultados, los preescolares tuvieron mejor rendimiento que los chimpancés. Usaron su sentido de la cantidad. Como las cifras están distantes, no es necesario hacer el cálculo exacto. Los preescolares pueden hacer eso, aunque nunca les hayan enseñado. Y los resultados que obtienen en problemas como éste permiten predecir cómo les va a ir en matemática.

Hay toda una cadena de intuición; cuanto más rápido la desarrollemos, mejor. Maria Montessori ya lo decía a principios del siglo XX y tenía razón.

Cazadores de números

Stanislas Dehaene y su equipo no sólo plantean teorías sobre el funcionamiento de la mente y analizan cómo aplicar sus hallazgos en la educación, también los someten a prueba.

A partir de sus descubrimientos, diseñaron dos jueguitos de computadora para chicos de entre 4 y 10 años. Evaluaciones independientes comprobaron que los que jugaron dos veces por semana durante seis semansa mejoraban en suma, resta y comprensión de la recta numérica. «Estamos empezando a obtener evidencia de que estas ideas realmente funcionan», comenta Dehaene.

Los juegos (The number catcher, http://www.thenumbercatcher.com/nc/home.php, yThe number race, http://www.thenumberrace.com/nr/home.php) están disponibles online (en inglés y francés).

publicado originalmente en: http://www.lanacion.com.ar/1888154-stanislas-dehaene-cuanto-antes-desarrollemos-la-intuicion-matematica-mejor

Comparte este contenido:
Page 4 of 4
1 2 3 4