Eloy García Pérez, Universidad de Castilla-La Mancha; Alejandro Lucas Borja, Universidad de Castilla-La Mancha y Juan Carlos Pastor Vicedo, Universidad de Castilla-La Mancha

Identificar a los estudiantes con altas capacidades sigue siendo uno de los retos del sistema educativo. Aunque existen pruebas de inteligencia y evaluaciones del profesorado, muchos alumnos con gran potencial intelectual no son detectados o lo son demasiado tarde. Cuando esto ocurre, es frecuente que no reciban la adaptación educativa que necesitan.

Durante décadas la identificación se ha basado sobre todo en el rendimiento académico o en test psicométricos. Sin embargo, estas herramientas miden el resultado final del aprendizaje y no explican cómo funciona el cerebro mientras el estudiante piensa o presta atención. Además, la ausencia de protocolos claros y homogéneos hace que el proceso varíe mucho entre centros educativos.

En los últimos años, la neurociencia ha empezado a abordar esta cuestión desde otra perspectiva. En lugar de observar solo el rendimiento, analiza cómo se comporta el cerebro durante tareas cognitivas.

¿Qué mide realmente la electroencefalografía?

Una de las técnicas más utilizadas para estudiar la actividad cerebral es la electroencefalografía, conocida como EEG. Este método registra la actividad eléctrica del cerebro mediante sensores colocados sobre el cuero cabelludo. El cerebro está formado por miles de millones de neuronas. Cuando muchas de ellas se activan al mismo tiempo generan pequeñas corrientes eléctricas que pueden detectarse desde la superficie de la cabeza.

El EEG registra estas señales en tiempo real, lo que permite observar cómo cambia la actividad cerebral mientras una persona piensa, presta atención o realiza una tarea. A diferencia de otras técnicas de neuroimagen, el EEG es relativamente económico, es portátil y permite registrar procesos mentales muy rápidos. Por esta razón se utiliza con frecuencia para estudiar funciones como la atención o la memoria de trabajo.

Otra ventaja importante es que puede utilizarse fuera del laboratorio. Esto permite estudiar el cerebro en contextos educativos reales.

Las ondas cerebrales y la atención

La actividad registrada por el EEG aparece en forma de oscilaciones eléctricas bautizadas como ondas cerebrales, que los neurocientíficos agrupan según su frecuencia. Cada grupo de ellas se ha relacionado con diferentes procesos mentales.

Por ejemplo, las ondas theta suelen asociarse con el esfuerzo mental y la memoria de trabajo. Las ondas alpha se vinculan con la regulación de la atención. En cuanto a las ondas beta, aparecen con frecuencia cuando el cerebro se prepara para actuar o resolver una tarea.

Estudiar estas señales permite analizar cómo el cerebro organiza sus recursos cuando realiza tareas cognitivas. Algunas investigaciones sugieren que las personas con mayor capacidad cognitiva podrían mostrar una organización cerebral más eficiente, una idea conocida como hipótesis de la eficiencia neural. Esta hipótesis sostiene que un cerebro muy eficiente podría necesitar menos activación para resolver determinadas tareas.

Del laboratorio al aula

Gran parte de la investigación en neurociencia se ha realizado en laboratorios controlados. Sin embargo, el aprendizaje ocurre en contextos mucho más complejos, como las aulas. En una investigación reciente que realizamos en centros educativos analizamos si era posible registrar actividad cerebral mediante EEG directamente en el entorno escolar.

Para ello diseñamos un protocolo breve que pudiera realizarse durante el horario escolar. Los estudiantes participaron en dos situaciones diferentes. En la primera se registró la actividad cerebral en reposo para observar los patrones básicos de funcionamiento del cerebro. En la segunda, realizaron una tarea de atención sostenida, en concreto una prueba de vigilancia psicomotora. En este tipo de ejercicios, los estudiantes deben esperar a que aparezca un estímulo en la pantalla y responder lo más rápido posible. Es una tarea sencilla pero enormemente útil para medir cómo se mantiene la atención durante varios minutos.

El papel del análisis de datos

Trabajar con señales EEG requiere varios pasos de procesamiento, porque son muy sensibles al ruido. Movimientos, parpadeos o interferencias eléctricas pueden alterar el registro. Por esta razón, una parte importante del trabajo consiste en limpiar las señales y extraer la información relevante. A partir de ahí es posible aplicar métodos estadísticos y modelos de aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos, que permiten detectar patrones en la actividad cerebral.

En nuestro estudio aplicamos modelos de machine learning, tanto a la actividad cerebral en reposo como a la registrada durante la tarea de atención. Los resultados revelaron que es posible clasificar a los estudiantes a partir de su señal EEG en ambas condiciones.

En concreto, las diferencias más claras aparecieron en algunas bandas de frecuencia del EEG, especialmente en las ondas alpha y delta durante la tarea. Las ondas alpha suelen relacionarse con los mecanismos de atención e inhibición, mientras que las delta pueden reflejar cambios en el esfuerzo cognitivo durante la tarea. Este tipo de análisis puede aportar información útil como apoyo en los procesos de identificación.

La actividad cerebral permite observar aspectos del funcionamiento cognitivo que no siempre se reflejan en las pruebas académicas. Por eso, estas herramientas pueden complementar la información obtenida con los métodos educativos habituales.

Comprender mejor la diversidad cognitiva

La inteligencia y el talento dependen de muchos factores. El entorno educativo, las emociones y el contexto social influyen de forma importante en el desarrollo de cada estudiante. Estudiar la actividad cerebral permite observar cómo funcionan procesos como la atención o el esfuerzo mental durante el aprendizaje. Este conocimiento puede contribuir a mejorar los sistemas de identificación de altas capacidades.

Comprender mejor cómo aprende el cerebro permite aprovechar mejor el potencial intelectual presente en las aulas y diseñar estrategias educativas más adaptadas a la diversidad del alumnado.

Eloy García Pérez, Investigador postdoctoral en Ingeniería Electrónica Industrial, Universidad de Castilla-La Mancha; Alejandro Lucas Borja, Profesor Catedrático de Universidad, Universidad de Castilla-La Mancha y Juan Carlos Pastor Vicedo, Profesor del área de Educación Física , Universidad de Castilla-La Mancha

Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.