El movimiento físico puede hacer más que registrar una decisión: también puede ayudar a dar forma al aprendizaje. Investigadores de Florida Atlantic University y Brown University informan de que los participantes que realizaban movimientos más amplios en realidad virtual aprendían mejor ciertas categorías visuales que quienes respondían pulsando botones.
El trabajo, publicado en Science Advances, se centra en el aprendizaje categorial: el proceso de decidir a qué grupo pertenece un objeto o patrón nuevo. Es una habilidad básica detrás de juicios cotidianos, desde reconocer si una carretera parece resbaladiza hasta evaluar una imagen médica o decidir si una fruta parece madura. Las explicaciones tradicionales han tratado generalmente el movimiento como el resultado final de ese juicio, no como un factor que modifica el aprendizaje.
Probar el movimiento dentro de la realidad virtual
Para examinar esa premisa, los investigadores crearon un experimento inmersivo de VR en el que los participantes aprendían a categorizar patrones visuales. Algunos hacían pequeñas respuestas con botones. Otros utilizaban movimientos de brazo más amplios, como golpear una caja de respuesta virtual o blandir un sable de luz virtual para alcanzar un objetivo.
La comparación estaba diseñada para separar la tarea informativa —aprender a clasificar los patrones— del tamaño y la forma de la acción utilizada para responder. El resultado no fue una conclusión general de que moverse más mejore todo tipo de aprendizaje. En cambio, la ventaja dependía del tipo de categoría que los participantes intentaban dominar.
Según los investigadores, los movimientos más amplios favorecieron el aprendizaje basado en patrones. Esta distinción importa porque el aprendizaje categorial no es un proceso único. Algunas clasificaciones pueden resolverse mediante reglas sencillas, mientras que otras exigen captar relaciones más amplias entre las características. Los nuevos hallazgos sugieren que el papel del cuerpo puede ser especialmente relevante en este último tipo de aprendizaje.
Un desafío a los modelos centrados solo en la mente
El estudio cuestiona la tendencia histórica a presentar la categorización como un proceso principalmente cognitivo. En muchas tareas de laboratorio, una persona ve un elemento, emite un juicio interno y después pulsa una tecla. Esa secuencia puede hacer que la respuesta parezca incidental. Sin embargo, fuera del laboratorio, el aprendizaje humano suele producirse mientras las personas extienden la mano, giran, señalan, manipulan objetos y se desplazan por el espacio físico.
El equipo de Florida Atlantic y Brown sostiene que estas acciones no deberían considerarse automáticamente un mecanismo pasivo para transmitir una respuesta. Sus resultados indican que los movimientos de respuesta pueden influir activamente en lo aprendido, al menos en determinadas categorías de patrones visuales.
Eso no significa que los sables de luz virtuales sean una herramienta educativa universal, ni que un gesto más amplio genere necesariamente una mejor retención en todos los contextos. La evidencia descrita en el estudio es más limitada: los movimientos más amplios mejoraron el rendimiento ante determinadas exigencias de aprendizaje en un experimento controlado de VR. El tipo de categoría aprendida siguió siendo determinante para que apareciera el beneficio del movimiento.
Por qué podría importar el hallazgo
La investigación apunta a una cuestión de diseño para los sistemas de formación inmersiva. Si el movimiento puede apoyar el aprendizaje basado en patrones, las experiencias de VR destinadas a la formación profesional o la educación quizá deban considerar algo más que el realismo visual y la retroalimentación. La respuesta física que se exige al alumno podría formar parte del diseño didáctico.
Entre las tareas potencialmente relevantes se encuentran aquellas en las que las personas deben aprender a distinguir patrones visuales complejos. El artículo cita ejemplos como identificar una carretera resbaladiza, reconocer una lesión potencialmente peligrosa en una exploración médica o juzgar si una fruta está madura. El estudio no demuestra que el movimiento en VR mejore el rendimiento en esas aplicaciones del mundo real, pero ofrece un motivo para probar cómo se combinan las acciones con la práctica del reconocimiento de patrones.
El trabajo también contribuye a una visión más amplia de la cognición, según la cual la percepción, la acción y el aprendizaje están estrechamente conectados. En lugar de tratar el cuerpo como un dispositivo que ejecuta una decisión mental ya completada, esta perspectiva pregunta si la acción puede cambiar el sistema de toma de decisiones mientras se desarrolla.
Qué queda por probar
Las investigaciones futuras deberán establecer cuánto dura el efecto, qué movimientos son más útiles y si las ganancias se transfieren de un entorno virtual a tareas reales. También será importante determinar cuándo los movimientos más amplios se vuelven poco prácticos, distraen o resultan físicamente inaccesibles para los alumnos.
Por ahora, la lección central es más precisa que una aprobación general del aprendizaje activo. En este experimento, la forma en que respondían los participantes cambió lo bien que aprendían un tipo particular de categoría. El resultado ofrece a los diseñadores de herramientas de aprendizaje en VR una nueva variable que considerar: no solo qué ven y deciden los alumnos, sino qué hacen físicamente mientras deciden.
Este artículo se basa en un informe de Phys.org. Leer el artículo original.
Originally published on phys.org
