El movimiento que puede potenciar el aprendizaje y ayuda al c erebro a reconocer patrones

Un estudio de científicos estadounidenses mostró, mediante realidad virtual, cómo mover los brazos favorece la capacidad de distinguir imágenes y situaciones que reúnen varios elementos a la vez

Infobae

Mover un brazo para señalar una respuesta o hacer un gesto amplio pueden modificar la forma en que una persona aprende a reconocer patrones. Un estudio de la Universidad Atlántica de Florida y la Universidad de Brown concluyó que los movimientos físicos amplios mejoran el aprendizaje de categorías complejas, aquellas que exigen comparar varias características al mismo tiempo para tomar una decisión.


La investigación, publicada en la revista científica Science Advances, analizó cómo cambia el aprendizaje cuando una persona responde a estímulos visuales con un botón o con acciones de mayor escala dentro de un entorno de realidad virtual. Los resultados mostraron una diferencia: mover los brazos ayudó a identificar mejor patrones basados en similitudes, aunque no produjo ventajas en tareas que se podían resolver con reglas explícitas.

Movimientos amplios de brazos y mejor identificación de patrones

Los investigadores diseñaron un experimento de realidad virtual inmersiva para estudiar la relación entre el cuerpo, la percepción y las decisiones. Los participantes observaron patrones visuales y debían clasificarlos según distintas categorías.

Un hombre con barba usa una computadora portátil frente a una pantalla grande con gráficos digitales tridimensionales
El experimento utilizó entornos de realidad virtual donde los voluntarios clasificaron estímulos con botones o con el manejo de un sable de luz. (Florida Atlantic University)

Una parte del grupo respondió con pulsaciones de botones. Otros participantes realizaron acciones físicas más amplias: blandían un sable de luz virtual para alcanzar un objetivo o golpeaban una caja de respuesta. En algunos casos, el movimiento no tocaba de forma directa el estímulo que debían clasificar.

El resultado fue consistente en las pruebas destinadas a evaluar el aprendizaje basado en similitudes. Quienes utilizaron movimientos de brazos más grandes obtuvieron mayor precisión que quienes respondieron con botones, según informó la Universidad Atlántica de Florida.

Este tipo de aprendizaje requiere integrar distintos rasgos de una imagen o situación. Se parece a decidir si una fruta está madura por su color, textura y forma, o a detectar una posible lesión en un estudio médico a partir de varios indicios. No siempre existe una única regla fácil de expresar para resolver estas tareas.

Sin ventaja en tareas con reglas explícitas

Un hombre con barba usa una computadora portátil frente a una pantalla grande con gráficos digitales tridimensionales
Los participantes que realizaron desplazamientos amplios de brazos identificaron con mayor precisión los patrones visuales que combinan múltiples características. (Florida Atlantic University)

El equipo evaluó también una segunda forma de clasificación: las categorías guiadas por reglas explícitas. En ese caso, los participantes podían tomar una decisión a partir de una característica definida, como el color o la forma de un objeto.

Los movimientos amplios no ofrecieron una mejora relevante en ese tipo de ejercicios. La conclusión se mantuvo incluso cuando los científicos aumentaron la dificultad de la tarea basada en reglas.

Rosedahl explicó que el beneficio surgió cuando las personas debían integrar varias características para reconocer un patrón. “Descubrimos que los movimientos más amplios mejoraban de forma considerable el aprendizaje cuando las personas debían reconocer patrones integrando múltiples características”, señaló.

(Imagen Ilustrativa Infobae)
Los investigadores evaluaron el vínculo entre cuerpo, percepción y toma de decisiones mediante un entorno inmersivo de realidad virtual (Imagen Ilustrativa Infobae)

La diferencia entre ambos casos define el alcance del hallazgo. Si una tarea se resuelve con una instrucción concreta, como “presiona cuando aparezca un círculo rojo”, el cuerpo parece aportar poco al proceso. Cuando la decisión depende de varias señales que deben combinarse, el movimiento puede reforzar el aprendizaje.

Los autores realizaron pruebas adicionales para descartar otras explicaciones. Controlaron el tiempo de exposición a cada imagen, consideraron las diferencias en la velocidad de respuesta y complejizaron las tareas basadas en reglas.

Aun así, la ventaja se mantuvo solo en el aprendizaje por similitud. Además, los participantes que se entrenaron con movimientos grandes conservaron un mejor rendimiento cuando después pasaron a usar botones.

Ese resultado indica que el movimiento no solo facilitó la respuesta durante el ejercicio, sino que influyó en la forma en que las personas aprendieron la tarea. El efecto no dependió de golpear más rápido ni de contar con una manera más llamativa de responder: la acción física pareció contribuir a la formación del conocimiento.

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Los autores advierten que los resultados corresponden a ejercicios visuales controlados y todavía deben probarse en contextos cotidianos (Imagen Ilustrativa Infobae)

El cuerpo como parte activa del aprendizaje

Durante décadas, buena parte de los estudios sobre aprendizaje de categorías trató el movimiento como una consecuencia de la decisión mental. Primero, el cerebro identifica un objeto; después, el cuerpo ejecuta una respuesta, como presionar un botón.

El nuevo trabajo propone otra posibilidad: la acción física puede participar en la construcción del aprendizaje, al menos en actividades que demandan reconocer relaciones entre varios elementos.

“Durante décadas, el aprendizaje de categorías se ha estudiado principalmente como un proceso en el que el cerebro decide qué es algo y luego dirige al cuerpo cómo responder”, dijo Rosedahl. “Nuestros hallazgos sugieren que el movimiento también puede influir en el aprendizaje”.

Posibles aplicaciones en formación médica y aeronáutica

Los autores consideran que los resultados pueden tener aplicaciones en entrenamientos que exigen interpretar información compleja. Entre los posibles ámbitos figuran el diagnóstico médico, la aviación y otras actividades donde una decisión depende de la combinación de señales visuales.

En esos escenarios, las personas deben detectar regularidades sin disponer siempre de una fórmula sencilla. Por ejemplo, un especialista puede evaluar múltiples detalles en una imagen clínica, mientras que un piloto debe procesar indicadores, condiciones del entorno y alertas de instrumentos.

La decana de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Computación de la Universidad Atlántica de Florida, Stella Batalama, sostuvo que el estudio obliga a revisar la relación entre pensamiento y acción. “Comprender cómo el movimiento influye en el aprendizaje podría conducir a nuevos enfoques para la enseñanza de habilidades complejas”, indicó.

El equipo, que también integró Yuka Sasaki y Takeo Watanabe, de la Universidad de Brown, señaló que serán necesarios nuevos estudios para determinar si estas ventajas de la realidad virtual se trasladan a contextos cotidianos y profesionales fuera del laboratorio

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