Teoría de la carga cognitiva

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La teoría de la carga cognitiva es una perspectiva psicocognitiva del aprendizaje y de la instrucción .[1]

Introducción[editar]

Es una teoría de la instrucción de enfoque psicológico. Esta teoría se basa en cómo funciona la arquitectura cognitiva humana. La arquitectura cognitiva se compone de: la memoria de trabajo, la memoria de largo plazo, los esquemas y la automatización y la transferencia de esquemas.

Categorías del conocimiento humano[editar]

Conocimiento biológico primario

Conocimiento biológico secundario

Arquitectura cognitiva humana[editar]

La teoría de la carga cognitiva se basa en los modelos de memoria de Atkinson y Shiffrin y el multicomponencial de Alan Baddeley.

Memoria de trabajo[editar]

Se la considera como un reservorio de recursos cognitivos que son invertidos en las tareas de aprendizaje. Este reservorio está limitado al procesamiento de 4±1 elementos nuevos [2]​ de información durante aproximandamente 20 segundos.[3]

Memoria de largo plazo[editar]

Esquemas de conocimiento[editar]

Automatización[editar]

Transferencia[editar]

La carga cognitiva[editar]

La carga cognitiva se la define generalmente como las demandas de recursos de la memoria de trabajo para aprender y resolver una tarea o problema de aprendizaje .[4]

Categorías de la carga cognitiva[editar]

Los investigadores han definido tres carga cognitivas que afectan el aprendizaje de la solución de problemas: carga cognitiva intrínseca, carga cognitiva ajena y carga cognitiva relevante .[5][6]

Efectos de la carga cognitiva[editar]

Efecto de ejemplos resueltos[editar]

Memoria colectiva de trabajo[editar]

Los grupos de aprendizaje son considerados como sistemas de procesamiento de información.[7]​ Debido a que los grupos tienen mayor capacidad de memoria de trabajo debido a la combinación de las capacidades individuales, los elementos de información de una tarea compleja pueden ser distribuidos entre los miembros del grupo. Esta distribución disminuye la carga cognitiva de la tarea permitiendo al grupo resolver tareas más complejas en comparación con estudiantes individuales. Si las tareas son simples, es mejor el aprendizaje individual.[8][9]​ Esta hipótesis ha llevado a plantar una nueva carga cognitiva la carga cognitiva colaborativa[10]​.

Implicaciones para el diseño de la instrucción[editar]

La teoría de la carga cognitiva ha sido considerada para formular modelos de instrucción para dominios de conocimiento complejos.[11][12]​ Un ejemplo es el modelo de los Cuatro Componentes del Diseño Instruccional (4C/ID),[13]​ el cual ha sido considerado para la formación de médicos.[14]

Referencias[editar]

  1. Moreno, Roxana; Park, Babette. «Cognitive load theory: Historical development and relation to other theories». En Plass, Jan L. Cognitive load theory (Cambridge; New York: Cambridge University Press). 
  2. Cowan, Nelson (2 de marzo de 2010). «The Magical Mystery Four». Current Directions in Psychological Science (en inglés) 19 (1): 51-57. PMC 2864034. PMID 20445769. doi:10.1177/0963721409359277. Consultado el 4 de febrero de 2017. 
  3. Peterson, Lloyd; Peterson, Margaret Jean (1 de septiembre de 1959). «Short-term retention of individual verbal items.». Journal of Experimental Psychology (en inglés) 58 (3): 193-198. ISSN 0022-1015. doi:10.1037/h0049234. Consultado el 4 de febrero de 2017. 
  4. Sweller, John. «Cognitive load theory, learning difficulty, and instructional design». Learning and Instruction 4. doi:10.1016/0959-4752(94)90003-5. 
  5. Sweller, John (23 de abril de 2010). «Element Interactivity and Intrinsic, Extraneous, and Germane Cognitive Load». Educational Psychology Review (en inglés) 22 (2): 123-138. ISSN 1040-726X. doi:10.1007/s10648-010-9128-5. Consultado el 4 de febrero de 2017. 
  6. DeLeeuw, Krista E.; Mayer, Richard E. «A comparison of three measures of cognitive load: Evidence for separable measures of intrinsic, extraneous, and germane load.». Journal of Educational Psychology 100 (1): 223-234. doi:10.1037/0022-0663.100.1.223. Consultado el 4 de febrero de 2017. 
  7. Hinsz, Verlin B.; Tindale, R. Scott; Vollrath, David A. «The emerging conceptualization of groups as information processors.». Psychological Bulletin 121 (1): 43-64. doi:10.1037/0033-2909.121.1.43. Consultado el 27 de enero de 2017. 
  8. Kirschner, Femke; Paas, Fred; Kirschner, Paul A. (1 de julio de 2011). «Task complexity as a driver for collaborative learning efficiency: The collective working-memory effect». Applied Cognitive Psychology (en inglés) 25 (4): 615-624. ISSN 1099-0720. doi:10.1002/acp.1730. Consultado el 27 de enero de 2017. 
  9. Kirschner, Femke; Paas, Fred; Kirschner, Paul A.; Janssen, Jeroen (1 de agosto de 2011). «Differential effects of problem-solving demands on individual and collaborative learning outcomes». Learning and Instruction 21 (4): 587-599. doi:10.1016/j.learninstruc.2011.01.001. Consultado el 27 de enero de 2017. 
  10. Kirschner, Paul A.; Sweller, John; Kirschner, Femke; Zambrano R., Jimmy (2018-6). «From Cognitive Load Theory to Collaborative Cognitive Load Theory». International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning (en inglés) 13 (2): 213-233. ISSN 1556-1607. doi:10.1007/s11412-018-9277-y. Consultado el 19 de febrero de 2019. 
  11. Zambrano R., Jimmy. «Aprendizaje complejo en la educación superior ecuatoriana». Revista Ciencia UNEMI 9 (21). 
  12. Zambrano R.,, Jimmy (2016, 28 de septiembre a 1 de octubre). «Aprendizaje e instrucción de dominios complejos desde la perspectiva de la carga cognitiva». 2do. Congreso Internacional de Educación UNAE: Formación Docente. (Azogues: Fondo Editorial UNAE). 
  13. Van Merriënboer, Jeroen J. G.; Kirschner, Paul A. (2018). Ten steps to complex learning: A systematic approach to four-component instructional design. New York, NY: Routledge. 
  14. Vandewaetere, Mieke; Manhaeve, Dominique; Aertgeerts, Bert; Clarebout, Geraldine; Merriënboer, Jeroen J. G. Van; Roex, Ann (2 de enero de 2015). «4C/ID in medical education: How to design an educational program based on whole-task learning: AMEE Guide No. 93». Medical Teacher 37 (1): 4-20. ISSN 0142-159X. doi:10.3109/0142159X.2014.928407. Consultado el 27 de enero de 2017.