“Neurociencia y psicometría computacional”

La Neurociencia, ciencia del sistema nervioso del cerebro, ha ido en adelanto continuo en diferentes ramas como: la medicina, psicología, mercadeo y por supuesto la educación. Es que la parte genética y lo moldeable de la parte neuronal, conocida como plasticidad nos ha permitido aproximarnos a comprender porque y como suceden estas actividades biológicas que controlan nuestros pensamientos y nuestra mente. En el libro “Estilos de aprendizaje a la luz de la neurociencia” (Salas, 2008) se comenta sobre esas tendencias o preferencias que presentamos de un sentido más que en otro, y que esto puede estar vinculada a la adaptación al medio, uso de cierto hemisferio y en consecuencia manifiesto a través de una mayor o menor efectividad al utilizar un canal sensorial más que otro. La compresión entonces queda asociada a nuestros gustos.

Psicometría computacional, la historia de la evolución de la psicometría está en el mismo origen de la psicología (Rao, 2007), definida como la rama de la psicología que se ocupa de las medidas psicológicas. Algunos contribuyentes al conocimiento sobre la psicometría están en este diagrama, creando los cimientos para las pilas de test estandarizados usados para diagnóstico y perfil psicológicos

Por otro lado la educación asistida por el ordenador, también ha permitido agregar estadísticas a los modelos educativos, cruzando datos psicométricos con rendimiento en evaluaciones de éxito/fallos en las pruebas formales del grado o rápidas (sin puntuación) para obtener un modelo de estudiante que es sometido a sugerencias correctivas por el sistema o a través de tutores que usan los sistemas.

Conclusión

Los intentos taxonómicos como el de Bloom, la neurociencia y la psicometría computacional apoyan la consecución exitosa de una mejor sociedad, más efectiva y alineada a los valores, aunque nunca serán garantía, sin la voluntad particular de las personas y sobre todo la voluntad divina de que así sea. Esto lo digo porque muchas veces o siempre, el crecimiento sin Dios, no es más que atraso.

Referencias

Churches, A. (2009). Taxonomía de Bloom para la Era Digital. Obtenido de http://www.eduteka.org/TaxonomiaBloomDigital.php

Iowa State University. (2012). A Model of Learning Objectives. Center for Excellence in Learning and Teaching.

Rao, C. R. (2007). Handbook of Statistic Psychometrics. Elsevier.

Salas, R. (2008). Estilos de aprendizaje a la luz de la neurociencia. Aula Abierta.

Sites:

www.howtogetfocused.com