Este documento introduce el concepto de tecnologías cognitivas y discute algunos ejemplos históricos. Explica que las tecnologías cognitivas son aquellas creadas principalmente para servir a la cognición humana, como la resolución de problemas o el aprendizaje. Señala que Leibniz fue pionero en reconocer el papel de las tecnologías cognitivas para ampliar el conocimiento humano y la felicidad. También describe algunos dispositivos mecánicos tempranos como ejemplos de tecnologías cognitivas extern

1. LAS TECNOLOGÍAS COGNITIVAS
INTRODUCCIÓN
En nuestra época, vivimos rodeados por objetos creados por nosotros que son
capaces de ejecutar tareas complejas cuya ejecución anteriormente requería de
mucha concentración y esfuerzo mental de nuestra parte (Wigfield & Wentzel,
2007). Se puede decir que hemos logrado transferir a esos objetos a algunas de
las tareas que se consideraban típicas y exclusivas del intelecto humano. En ese
sentido, hemos creado “tecnologías cognitivas”, que nos permiten ahora liberar
nuestras capacidades intelectuales para la ejecución de actividades cognitivas
“superiores” aquellas para las que no hemos inventado todavía (y, según piensan
algunos, jamás podremos inventar) reemplazos “mecánicos”, “computacionales”, o
de otro tipo.
Detrás de toda tecnología creada por el género humano – sea ella la rueda, la
agricultura, o el teléfono celular existe, por supuesto, un importante componente
cognitivo. Pero eso no la hace, de por sí, una tecnología cognitiva en el sentido en
que empleo esta expresión, que tiene que ver con los fines primarios a los que
sirve una tecnología y no al proceso de su creación o a sus posibles efectos
secundarios. Primariamente, la rueda sirve para el transporte; la agricultura, para
la producción de alimentos; el teléfono celular, para la comunicación.
Secundariamente, esas tecnologías pueden también ser útiles para la cognición: el
transporte nos permite participar y aprender en congresos como éste; la buena
alimentación nos da energía mental; y el teléfono celular, en raras ocasiones,
puede servir para comunicar contenidos cognitivos. Las tecnologías cognitivas, en
cambio, son las que se caracterizan por servir primariamente a la misma
cognición, aunque secundariamente puedan crear empleos, ayudar en la
producción de armas y permitirnos descubrir inteligencias extra-terrestres. Por
‘tecnología cognitiva’, por lo tanto, entiendo todo medio – material o mental –
creado por el hombre con el fin de contribuir a la realización de metas cognitivas.
Por ‘metas cognitivas’ entiendo, bien los estados mentales de naturaleza cognitiva
(p. ej., conocimiento, opinión, creencia, expectativa, decisión, plano de acción,

2. etc.), bien los procesos cognitivos (p. ej., percepción, memorización,
conceptualización, clasificación, aprendizaje, anticipación, formulación de
hipótesis, demostración, deliberación, evaluación, persuasión, descubrimiento,
etc.) que llevan a esos estados o ayudan a llegar a ellos (Berliner, 1993; Wigfield &
Wentzel, 2007).
Leibniz fue uno de los primeros pensadores que percibió y tematizó el papel de las
tecnologías cognitivas en la formación, diseminación y progreso del conocimiento
humano y, a través de él, en el incremento de la felicidad humana – objetivo
máximo de toda su actividad científica.
Aunque sería exagerado afirmar que Leibniz anticipó el impacto de la revolución
causada por el avance sin precedentes en las tecnologías cognitivas actuales, me
parece que se dio cuenta – más que cualquier otro filósofo – de la importancia
fundamental de su desarrollo. Al contribuir de forma esencial para superar
nuestras limitaciones cognitivas naturales, las tecnologías cognitivas tienen que
ser tomadas en cuenta cuando tratamos de contestar a una de las preguntas de la
antropología filosófica kantiana (¿qué es lo que podemos saber?). Pero Leibniz
también las consideró decisivas para contestar a las demás preguntas
antropológicas de Kant: ¿qué es lo que podemos esperar?, ¿qué es lo que
debemos hacer?, y, finalmente, ¿qué es el hombre? Puesto que una discusión
filosófica apropiada sobre la naturaleza, el alcance, y la orientación de la
“revolución digital” actual necesariamente tiene que plantear de nuevo las
preguntas kantianas, las reflexiones originales de Leibniz sobre las tecnologías
cognitivas merecen hoy día toda nuestra atención.

3. Hacia una tipología de las tecnologías cognitivas.
Dispositivos mecánicos.
Empecemos por las tecnologías cognitivas leibnizianas que pueden ser
consideradas ‘externas’, pues cumplen sus objetivos cognitivos por medio de
aparatos u otros objetos específicamente diseñados para fines cognitivos.
Un ejemplo de ese tipo de tecnología que interesó a Leibniz desde su juventud fue
el diseñado por Ramon Llull para facilitar el uso de su Ars Magna. Se trataba de
un conjunto de 6 círculos concéntricos móviles, de rayos crecientes,
representando las 6 categorías de 9 términos cada una, que Llull consideraba
básicos. Trazando rectas entre cada dos términos dentro de un círculo se obtienen
las 36 ‘com2naciones’ (=combinaciones) o proposiciones posibles dentro de cada
categoría, y al rodar los círculos se engendran mecánicamente todas las
relaciones posibles entre esas proposiciones, o sea, una enorme cantidad de
términos o proposiciones “complejos”. Leibniz poseía entre sus papeles un
grabado representando los círculos de Llull, una Cyclognomica ex Lullio de
Gregorio Tolosano, y también el Ars magna sciendi de Athanasius Kircher, quien
había reducido a cuatro las clases de Llull y había agregado símbolos gráficos y
letras para designar los términos (Couturat 1901: 38n1 y 542). Además, él conocía
– y al parecer apreciaba – aplicaciones del mismo procedimiento mecánico para
fines específicos: militares (Breissac), filológicos (Hardsoerffer), retóricos (Alsted),
y otros – aplicaciones que corresponderían a versiones rudimentarias de lo que
hoy día se suele llamar “expert systems”.
En su De Arte Combinatoria (1666), Leibniz generaliza la idea llulliana,
proponiéndose desarrollarla – con su característica mezcla de modestia y
pretensión – en unas “nuevas semillas del arte de pensar o lógica de la invención”
(Aunque admire a Llull, cuyo nombre incluye en un «Catálogo de descubrimientos
en lógica» Leibniz critica el Ars Magna por su selección arbitraria de las clases, de
los términos, y de su número, pues limitan indebidamente el potencial inherente a
la tecnología inventada por Llull. Su conclusión es que, aunque útil para la retórica

4. (“el arte de encontrar lo que decir sin advertencia previa”), el método llulliano no
tiene la generalidad necesaria para llegar al “conocimiento pleno de una cosa
dada” (GP IV 63) – o sea, no ofrece propiamente una tecnología “cognitiva”, sino
más bien una tecnología “comunicativa” a lo sumo. Su método aritmético, en
cambio, sería absolutamente general, permitiendo determinar todas las
“complexiones” formadas a partir de cualquier número de términos básicos, y no
solamente las “com2naciones” y las relaciones entre un pequeño número de
proposiciones, de utilidad restringida.
En el De Arte la aritmética, sin embargo, no es para Leibniz más que un
medio, por lo que enfatiza que su principal interés no es “aumentar la aritmética”,
sino producir una tecnología cognitiva que ataña a “los fundamentos de la lógica
inventiva” y por lo tanto sea útil para el ejercicio de una de nuestras principales
capacidades cognitivas – la “invención” (GP IV 64). Sin embargo, no desprecia el
valor cognitivo de la aritmética y dedica mucho esfuerzo para producir
una machina arithmetica o Rechenmaschine, un aparato cuya importancia radica
más en ilustrar la posibilidad de mecanizar un determinado conjunto de
operaciones cognitivas que en su utilidad práctica, pues se trataba de un objeto
grande y pesado, y reducido a operar con números relativamente pequeños –
siendo así incomparable con las mini-calculadoras de bolsillo modernas.9 De
hecho, su máquina de calcular constituye una implementación mecánica de
algunos de los principios del arte de las combinaciones, y, por emplear un sistema
de engranajes, hace recordar los círculos de Llull. Se la puede considerar,
además, una aplicación a la aritmética de las “nuevas semillas de la lógica de la
invención”, pues permite descubrir la solución de un gran número de problemas –
es decir, encontrar los resultados de las cuatro operaciones aritméticas – lo que, si
fuera ejecutado manualmente, llevaría mucho tiempo e involucraría el peligro de
cometer errores. Además de “externa”, se trata de una tecnología cognitiva
“integral” pues no requiere la intervención humana, modalmente “fuerte”, pues
produce resultados correctos e irrevocables, pero no “constitutiva” pues íbamos
sin la Rechenmaschine y, en principio, (aunque quizás ya no en la práctica)
podemos calcular también mental o manualmente sin las calculadoras de bolsillo.

5. Conviene resaltar que el éxito de máquinas como ésta depende en gran parte del
hecho de que cubren un dominio restringido, dotado de un procedimiento de
decisión inherente, para el que disponemos de un conocimiento sistemático y
formalizado – o sea, sintáctica y semánticamente completo.
Refiriéndose a otro dispositivo mecánico semejante al de Llull, pero que él
dice haber sido ya inspirado por la lectura de su propia Arte Combinatoria – la
Gramática Cilíndrica de Albert von Holten –, dice Leibniz que es “utilísimo y digno
de ser imitado en muchos campos”. A diferencia del aparato de Llull, sus círculos
concéntricos, conteniendo cada uno diferentes partes de la oración (raíces,
prefijos, sufijos necesarios para las declinaciones y conjugaciones, etc.) proveen
una especie de ‘gramática generativa’ de todas las oraciones posibles de una
lengua – en su caso, del latín. La generalización de un dispositivo de este tipo
engendraría, no oraciones, sino directamente “todos los teoremas posibles que se
obtienen conectando palabras dadas”. Agrega que para eso sería necesario
emplear ‘palabras’ definidas rigurosamente en términos de sus “últimos
fundamentos” y empleadas invariablemente con el sentido fijado por las
definiciones. Leibniz no menosprecia el trabajo necesario – incluyendo un examen
comparativo de otras lenguas – para crear ese vocabulario restringido que,
únicamente por la manipulación combinatoria, tendría un valor demostrativo; pero
observa que “quizás tanto trabajo no sea necesario”, pues sólo algunas de las
combinaciones posibles son “dignas de consideración”, de la misma forma que
solamente algunas de las infinitas reacciones químicas tienen interés – siendo el
criterio de selección su “utilidad para la vida humana” (D V 185).
Este (u otro) criterio de selección no lo incluyen, sin embargo, ni los círculos
de Llull ni la gramática cilíndrica de von Holten, y mucho menos lo mecanizan,
evidentemente. Quien lo tiene que proveer y aplicar es quien se sirve de dichos
dispositivos, para poder obtener provecho de ellos. En ese sentido, se trata de
tecnologías “parciales”, pues no se puede decir que consiguen integralmente la
meta de “inventar” algo, sino que más bien proponen una “ayuda” al inventor, que
para cumplir su meta tiene que activar otras capacidades cognitivas –
especialmente la evaluación y selección, basadas en criterios de relevancia

6. difícilmente mecanizables, de aquellas combinaciones engendradas por el
dispositivo que son “de interés”. Lo que sí mecanizan esos dispositivos, así como
la combinatoria leibniziana, es un procedimiento cognitivo relativamente sencillo:
dado un conjunto de ‘elementos’, engendrar la totalidad de los ‘complejos’
formados por la mera combinación de dichos elementos. Examinando a su vez
esa totalidad se puede seleccionar específicamente subconjuntos de complejos
satisfaciendo algún criterio deseado; por ejemplo, todos los sujetos que contienen
un determinado predicado. La mayor o menor generalidad, confiabilidad y por
ende utilidad de ese procedimiento para la invención o descubrimiento depende de
la no-arbitrariedad del análisis y de su carácter completo, es decir, de la reducción
de los conceptos complejos a un verdadero “alfabeto de los pensamientos
humanos” – ideal frecuentemente expresado por Leibniz pero que jamás llegó a
realizar (Berliner, 1993; Wigfield & Wentzel, 2007).
Hacia una tipología de las tecnologías cognitivas
Además de su clasificación según el tipo específico de sus metas cognitivas – es
decir, su relación directa con estados mentales o con procesos cognitivos
determinados –, conviene distinguir las tecnologías cognitivas según otros
parámetros importantes para caracterizarlas desde el punto de vista
epistemológico (Berliner, 1993).
2.1. Tecnologías cognitivas ‘fuertes’ o ‘débiles’
En primer lugar, hay que tener en cuenta que los estados mentales pueden sub-
clasificarse según sus características modales. Por ejemplo, un estado epistémico
puede ser cierto o probable, intuitivo o explícito, definitivo o hipotético, justificado o
aceptado sin justificación, etc. Los procesos cognitivos, a su vez, se pueden
orientar hacia la realización de estados mentales provistos de ciertas
características modales y no de otras. La demostración lógica o matemática, por
ejemplo, conduciría a un estado epistémico de certidumbre definitiva, mientras la

7. argumentación o la deliberación podrían llevar solamente a un estado doxástico de
opinión o creencia “bien fundamentada” aunque provisional. Las tecnologías
cognitivas se diferencian considerablemente según los objetivos modales de sus
diseñadores. Cuando eligen las modalidades que podríamos llamar ‘fuertes’
(certidumbre, irrevocabilidad de las conclusiones, etc.), tratan por lo general de
proveer un ‘procedimiento de decisión’ enteramente a prueba de errores y por lo
tanto irrevocable. Cuando se contentan con modalidades más ‘débiles’, pueden
emplear algoritmos menos rígidos (por ej., lógicas no-monotónicas, probabilísticas,
o aproximativas), que no garantizan la irrevocabilidad de los resultados obtenidos.
2.2. Tecnologías cognitivas ‘integrales’ o ‘parciales’
En segundo lugar, hay que distinguir entre las tecnologías cognitivas ‘integrales’ y
las ‘parciales’. Las primeras tienen por objetivo la ejecución integral de una
determinada meta cognitiva, sin necesidad de ninguna intervención humana en su
ejecución. Las segundas se contentan con ofrecer ‘ayudas’ para la consecución de
una meta cognitiva, ayudas que facilitan su ejecución eficaz por el usuario
humano, pero que no le dispensan de intervenir. Muchas veces la ambición de los
diseñadores los lleva a proponer proyectos maximalistas del primer tipo, para
luego, al darse cuenta de las dificultades involucradas, reducir sus pretensiones y
contentarse con tecnologías ‘parciales’. El fracaso de los proyectos de ‘traducción
automática’ de los años 50 y 60, en los que las computadoras supuestamente
efectuarían sin ayuda humana alguna traducciones aceptables del ruso o del chino
al inglés, dio lugar – no sin haber causado previamente un desperdicio de
centenares de millones de dólares – a los proyectos más modestos actuales, en
que las tecnologías desarrolladas proponen al traductor humano varias
alternativas de traducción, entre las cuales él es quien tiene que elegir.3 Eso no
significa, evidentemente, que las ambiciones maximalistas no puedan renacer en
cualquier momento, pues la modestia – sobre todo en el ámbito tecnológico y
científico – no es propia del espíritu humano.

8. 2.3. Tecnologías cognitivas ‘completas’ e ‘incompletas’
En tercer lugar, conviene diferenciar entre la noción pragmática de tecnología
integral, en el sentido descrito arriba, y la de tecnologías sintáctica y/o
semánticamente ‘completas’. Esta noción tiene que ver con la capacidad de un
sistema formal de ‘cubrir’ completamente un determinado dominio o conjunto de
‘objetos’ relativamente a alguna propiedad deseada. Por ejemplo, si creamos un
‘alfabeto de señales de tráfico’ para expresar por medio de las combinaciones de
sus signos todas las instrucciones que se pueda desear dar a los conductores y si
dicho alfabeto no tiene los medios para expresar una de esas instrucciones,
es incompleto. Lo es, bien por la insuficiencia de sus reglas de formación, bien por
la de su regla de transformación. En la lógica “standard” se admite solamente la
dicotomía completo - incompleto, es decir, o bien la ‘cobertura’ de un dominio por
el sistema que se propone cubrirlo es total o no. En lógicas ‘no-standard’ se
consideran también grados de cobertura, y se habla de sistemas ‘débilmente
completos’, ‘muy débilmente completos’, etc. Aunque esta extensión del concepto
me parezca útil, para nuestros fines mantendremos la dicotomía de la lógica
standard: una tecnología cognitiva es ‘completa’ si, en principio, los resultados de
su aplicación son sintáctica y semánticamente completos; es incompleta si no es
así.
2.4. Tecnologías cognitivas ‘constitutivas’ y ‘no-constitutivas’
En cuarto lugar, conviene también distinguir entre tecnologías que son
‘constitutivas’ de ciertos procesos o estados cognitivos y aquéllas que no lo son.
Las primeras son un sine qua non para que ciertas operaciones cognitivas sean
factibles. Las segundas, aunque sean muy útiles para facilitar la ejecución de
ciertas metas cognitivas, no son indispensables para ello. Un ejemplo del primer
tipo sería la necesidad de súper-computadoras para decidir si números dotados de
ciertas propiedades existen o no, o para demostrar ciertos teoremas. Ejemplifican
el segundo tipo los dramáticos incrementos en la eficiencia con que empleamos
muchas de nuestras capacidades cognitivas gracias al empleo de las

9. computadoras, sin que por eso se pueda decir que esos aparatos se hayan
transformado en condiciones indispensables para el ejercicio de aquellas
capacidades. No siempre es fácil decidir si una tecnología cognitiva dada es
constitutiva o no. El interminable debate sobre si el lenguaje es condición
necesaria para el pensamiento ilustra esa dificultad, pues, aunque sean pocos los
que dudan que el lenguaje ciertamente influye de alguna forma en el pensamiento,
unos consideran esa influencia indispensable para ciertas actividades cognitivas
‘centrales’, mientras otros la ven como meramente accesoria y, por lo tanto, no
constitutiva del pensamiento en lo que tiene de más típico.
2.5. Tecnologías cognitivas ‘externas’ e ‘internas’
Finalmente, las tecnologías cognitivas pueden ser ‘externas’ o ‘internas’. Las
primeras consisten en objetos o procesos físicos que actúan como instrumentos
en la realización de metas cognitivas. El ejemplo más obvio de ese tipo de
tecnología cognitiva es la computadora y su antecesor el ábaco, pero no es el
único, pues también el lápiz y el papel, los gráficos y diagramas, así como el libro
y la revista, lo son. Respecto al segundo tipo, tratase de los
procedimientos mentales gracias a los cuales podemos mejorar nuestra actividad
cognitiva. En esta categoría se incluyen, por ejemplo, las técnicas de
memorización que mejoran nuestra capacidad de almacenamiento y acceso a la
información, los métodos formales de razonamiento, que permiten deducir correcta
y sistemáticamente conclusiones a partir de premisas dadas, las definiciones que
aclaran y fijan el significado de los términos y símbolos que empleamos, etc.
Aunque les corresponden procesos físicos cerebrales y pueden servirse también
de artefactos ‘externos’, se caracterizan por su empleo como componentes
integrantes de los mismos procesos mentales más bien que como medios de
reemplazarlos por equivalentes ‘materiales’.
Los tipos de tecnologías cognitivas definidos por los parámetros empleados en
esta sección no son independientes, porque, como se puede observar, esos
parámetros están relacionados entre sí. Tampoco se trata de una tipología que

10. pretenda ser exhaustiva. Sin embargo, pese a sus limitaciones, me parece
significativa como una primera propuesta para elaborar este concepto. Además, es
un hilo útil para conducirnos, bajo una nueva perspectiva, en el laberinto de las
tecnologías cognitivas propuestas por Leibniz.
Para entender el origen de las tecnología educativa cognitiva es necesario
entender las bases del paradigma cognitivo que en el cual se cimienta.
El paradigma cognitivos se centra en el estudio de la representación mental, más
allá del nivel biológico y al mismo tiempo distinto del nivel sociológico o cultural
(Gardner, 1987; Pozo, 1989). Por cognitivo se entiende la forma en que el ser
humano se apropia o desarrolla el conocimiento, por medio de acciones como
almacenar, recuperar, reconocer, comprender, organizar y usar la información
recibida a través de los sentidos(Pozo, 1989; Moreno, 2000). Así, el paradigma
cognitivo es esencial conocer los procesos básicos y profundos que se necesitan
para que se dé el conocimiento, desde la percepción, la memoria y el aprendizaje,
hasta la formación de conceptos y razonamiento lógico(Moreno, 2000). El
paradigma cognitivo analiza y conceptualiza la manera o proceso de información
del estudiante (o en general el aprendizaje en cualquier acto humano). El adquirir
conocimiento se percibe como una actividad mental que requiere la atención del
estudiante, convirtiendo al alumno en un participante activo en vez de un
participante pasivo (Moreno, 2000).
Para el famoso psicólogo Jean Piaget el proceso cognitivo se desarrolla
desde la infancia y va modificando las estructuras mentales internas, al contrario
de la visión tradicionalista donde el estudiante es solamente receptor y contenedor
del nuevo conocimiento vertido hacia él por el profesor (fuente del conocimiento).
Este paradigma a influenciado a varios pedagogos como paulo Freire y su teoría
de la educación bancaria.
Según (Moreno, 2000), los postulados básicos del paradigma de orientación
cognitiva son:
-La actividad mental es inherente al ser humano.
-La actividad mental puede y debe ser desarrollada intencionalmente.

11. -El ser humano procesa información de manera continua.
-En cada sujeto el procesamiento de la información se da a partir de sus
“esquemas mentales”.
-Al procesar la información el sujeto organiza las representaciones mentales
dentro de su sistema cognitivo general.
-La explicación del comportamiento humano está en los procesos internos,
en las representaciones mentales.
Surgimiento y objeto de estudio de la teoría analizada.
El enfoque del procesamiento de información nace a finales de la década de los
cincuenta aparecer trabajos e investigaciones de naturaleza seminal en el campo
de la cognición(de Vega Rodríguez, 1984; Pozo, 1989; Moreno, 2000). Además en
esta misma década se comenzó a generar un clima de crítica y desconfianza
hacia el paradigma conductista, especialmente sobre sus concepciones
epistemológicas y metodológicas subyacentes
Así el desarrollo de las tecnologías de la educación cognitiva incluía varios
aspectos que según Ausubel, representaban un salto cualitativo sobre las ideas
conductistas. Algunos de estos aspectos son:
-La Representación mental; considerada como un espacio de problemas
propio, más allá del nivel biológico y al mismo tiempo distinto del nivel
sociológico o cultural.
-La simulación; es una estrategia metodológica que al mismo tiempo
permite desarrollar hipótesis o teorías sobre el procesamiento cognitivo y,
por otro lado, despliega sus esfuerzos para poner a prueba las ya
existentes.
-El aprendizaje significativo; en oposición, consiste en la adquisición de la
información de modo sustancial (lo esencial semánticamente), y su
incorporación dentro de la estructura cognoscitiva no es arbitraria.

12. -El aprendizaje receptivo; se refiere a la adquisición de productos
acabados de información, donde la participación del alumno consiste sólo
en internalizar los datos en cuestión.
-Papel del estudiante; desarrollar una serie de habilidades intelectuales,
estrategias, etc., para conducirse en forma eficaz ante cualquier tipo de
situaciones de aprendizaje (sean buenas o malas), así como para, aplicar
los conocimientos adquiridos frente a situaciones nuevas de cualquier
índole (dominio específico o transdominios).
-Papel del profesor: debe partir de la idea de un alumno activo que
aprenda
de manera significativa, que aprenda a aprender y a pensar. Su papel en
este sentido se centra sobre todo en confeccionar y organizar experiencias
didácticas que logren esos fines.
Así al irse desarrollando las distintas corrientes de enseñanza en el nuevo marco
cognoscitivo, se hizo necesario actualizar las estructuras sobre cómo se trasmite
el conocimiento.
Distintas Teorías de Aprendizaje:
David Paul Ausubel:
Teoría Cognitiva
• David Paul Ausubel nacido en Nueva York, en 1918. Estudió psicología en
la Universidad de Pensilvania y medicina en la Universidad de Middlesex.
• Obtuvo su doctorado en psicología del desarrollo en la Universidad de
Columbia. Trabajo en proyectos de investigación en la Universidad de
Illinois, donde publicó extensivamente sobre psicología cognitiva.

13. • En 1976 fue premiado por la Asociación Americana de Psicología por su
contribución distinguida a la psicología de la Educación.
• Falleció en la mañana del 9 de julio de 2008 a la edad de 90 años. Una de
sus frases más conocidas es: "Si tuviese que reducir toda la psicología
educativa a un solo principio, enunciaría este: El factor más importante que
influye en el aprendizaje es lo que el alumno ya sabe. Averígüese esto y
enséñele consecuentemente".
Aprendizaje significativo por recepción y descubrimiento
Las características pedagógicas que el profesor debe mostrar en el proceso de
enseñanza son:
• Presentar la información al alumno como debe ser aprendida, en su forma
final (recepción).
• Dar cierta información al estudiante provocando que éste por sí mismo
descubra un conocimiento nuevo (descubrimiento).
• Proveer información, contenidos y temas importantes y útiles que den como
resultado ideas nuevas en el alumno (descubrimiento).
• Mostrar materiales pedagógicos de forma coloquial y organizada que no
distraigan la concentración del estudiante (recepción).
Esta teoría de aprendizaje significativo por recepción y descubrimiento ha
aportado grandes conceptos a las tecnologías de información y comunicación
(TIC).
Ventajas del aprendizaje significativo por recepción y descubrimiento.
• Produce retención más duradera de la información.
• Facilita el adquirir nuevos conocimientos relacionados al tema anterior.
• La nueva información al ser relacionada con la anterior, es guardada a largo
plazo.

14. Desventajas del aprendizaje significativo por recepción y descubrimiento.
• La motivación intrínseca (motivo interno que mueve la acción por la
satisfacción) no siempre es inherente a todos los estudiantes.
• No siempre son temas de interés para el estudiante y al ser uno de los
pilares del aprendizaje significativo, hay que realizar mayores esfuerzos
para despertar la curiosidad.
Jerome Seymour Bruner (“Jerome S. Bruner | American psychologist |
Britannica.com,” 2016)
Teoría de la Instrucción y Aprendizaje
• Jerome Seymour Bruner nació en Nueva York en 1915. Bruner ingresó en
la Universidad de Duke a los 16 años y se graduó en 1937.
• Prosiguió sus estudios en la Universidad de Harvard donde obtuvo el PhD
en psicología en 1941. Sus estudios en el campo de la psicología evolutiva
y la psicología social estuvieron enfocados en generar cambios en la
enseñanza que permitieran superar los modelos reduccionistas,
mecanicistas del aprendizaje memorístico centrado en la figura del docente,
y que impedían el desarrollo de las potencialidades intelectuales de los
estudiantes.
• En 1960 funda el Centro de Estudios Cognitivos de la Universidad de
Harvard. En ese mismo año escribe El proceso de la Educación, libro que
tuvo un fuerte impacto en la formación política de los Estados Unidos e
influyó en el pensamiento y orientación de buena parte del profesorado.
• En 1970 integró el equipo de profesores de la Universidad de Oxford hasta
1980, realizando investigaciones sobre la adquisición del lenguaje en los
niños.
Teoría de la Instrucción y Aprendizaje
• El aprendizaje consistió esencialmente en la caracterización de nuevos
conceptos. La categorización está estrechamente relacionada con procesos

15. como la selección de información, toma de decisiones, construcción y
verificación de hipótesis.
• El aprendiz interacciona con la realidad organizando las entradas según sus
propias categorías, posiblemente creando nuevas, o modificando las
preexistentes. Las categorías determinan distintos conceptos. Es por todo
esto que el aprendizaje es un proceso activo, de asociación y construcción.
• Otra consecuencia es que la estructura cognitiva previa del aprendiz (sus
modelos mentales y esquemas) es un factor esencial en el aprendizaje.
Esta da significación y organización a sus experiencias y le permite ir más
allá de la información dada, ya que para integrarla a su estructura debe
contextualizar y profundizarla.
• Para formar una categoría se pueden seguir estas reglas: a) definir los
atributos esenciales de sus miembros, incluyendo sus componentes
esenciales; b) describir cómo deben estar integradas sus componentes
esenciales; c) definir los límites de tolerancia de los distintos atributos para
que un miembro pertenezca a la categoría.
Representación actuante: consiste en representar cosas mediante la reacción
inmediata de la persona. Este tipo de representación ocurre marcadamente en los
primeros años de la persona.
Representación simbólica: Consiste en representar una cosa mediante un símbolo
arbitrario que en su forma no guarda relación con la cosa representada.
Representación icónica: consiste en representar cosas mediante una imagen o
esquema espacial independiente de la acción.

16. Referencias
Berliner, D.C. (1993) The 100-year journey of educational psychology. Explor.
Appl. Psychol. Orig. Crit. Anal., 37–78.
de Vega Rodríguez, M. (1984) Introducción a La Psicología Cognitiva. Alianza
editorial.
Gardner, H. (1987) Beyond the IQ: Education and human development. Harv.
Educ. Rev., 57, 187–196.
Jerome S. Bruner | American psychologist | Britannica.com [WWW Document]
(2016) . URL http://www.britannica.com/biography/Jerome-S-Bruner
Moreno, A.S. (2000) La Tecnología educativa ante el paradigma constructivista.
Rev. informática Educ., 13, 1.
Pozo, J.I. (1989) Teorías Cognitivas Del Aprendizaje. Ediciones Morata.
Wigfield, A. & Wentzel, K.R. (2007) Introduction to motivation at school:
Interventions that work. Educ. Psychol., 42, 191–196.