Tesis Doctoral Geral Mateus Ferro 2011
174
UNIVERSIDAD DE ALCALÁ DEPARTAMENTO DE FÍSICA Comprensión del texto y del discurso. Procesos cognitivos y aplicaciones instruccionales. (Doctorado Interuniversitario) TESIS DOCTORAL Título: Uso de conceptos científicos y contenido en la memoria puestos de manifiesto a través de la inducción de disponibilidades y de tareas de generación de propiedades Autor: Geral Eduardo Mateus Ferro Director: José C. Otero Gutiérrez Alcalá de Henares, 2011
Transcript of Tesis Doctoral Geral Mateus Ferro 2011
UNIVERSIDAD DE ALCALÁ DEPARTAMENTO DE FÍSICA
Comprensión del texto y del discurso. Procesos cognitivos y aplicaciones instruccionales.
(Doctorado Interuniversitario)
TESIS DOCTORAL
Título: Uso de conceptos científicos y contenido en la memoria puestos de manifiesto a través de la inducción de disponibilidades y de tareas de generación
de propiedades
Autor: Geral Eduardo Mateus Ferro
Director: José C. Otero Gutiérrez
Alcalá de Henares, 2011
2
Agradecimientos
Este trabajo no hubiera podido ser realizado sin el apoyo de la Universidad Pedagógica Nacional, mis compañeros del Departamento de lenguas, y la
incondicional ayuda del Departamento de Física de la Universidad de Alcalá, especialmente la de mi director de tesis, José Otero.
Tampoco hubiera sido posible sin el ánimo, compañía y apoyo de Giovanna, de mis padres, hermanos y de mi “otra familia” en Torrejón de Ardoz
También manifiesto mi agradecimiento al Programa Alβan y a sus gestores.
Mención aparte merecen mis compañeros “Ktesistas”: Mari Carmen, Víctor y Koto.
3
Tabla de contenido
Summary............................................................................................................................. 6
Introducción: plan general de la tesis.................................................................................. 8
PRIMERA PARTE ........................................................................................................... 11
Fundamentación teórica .................................................................................................... 11
Capítulo 1. Conceptos, teorías conceptuales y simulación ............................................... 12
Concepto de concepto ...........................................................................................................12
Teorías sobre los conceptos ...................................................................................... 14
Teoría clásica........................................................................................................................14
Teorías de los prototipos.......................................................................................................16
Modelo basado en ejemplares...............................................................................................18
Teoría basada en el conocimiento ........................................................................................19
Teoría de la Simulación Situada. ..........................................................................................22
Capítulo 2. Disponibilidades y teorías corpóreas.............................................................. 30
La Hipótesis Indexical y las Disponibilidades.......................................................... 33
Indexación.............................................................................................................................34
Derivación de Disponibilidades............................................................................................34
Amalgama. ............................................................................................................................39
Conclusión. ............................................................................................................... 42
Capítulo 3. Abstracción vs Concreción y Teorías Psicológicas........................................ 43
Procesamiento de Conceptos abstractos y conceptos concretos .............................. 44
La representación dual .........................................................................................................45
Disponibilidad de contexto ...................................................................................................48
Relaciones conceptuales .......................................................................................................50
Análisis de propiedades ........................................................................................................55
SEGUNDA PARTE.......................................................................................................... 61
Trabajo experimental ........................................................................................................ 61
Trabajo experimental 1. .................................................................................................... 63
4
Capítulo 4. Derivación de disponibilidades “científicas”. Experimento 1........................ 64
Ideas Alternativas, Conceptos Científicos y Disponibilidades ................................. 65
Experimento 1.0: Estudio Piloto ....................................................................................... 70
Método ..................................................................................................................................70
Resultados y Discusión .........................................................................................................72
Experimento 1.1................................................................................................................ 76
Método ..................................................................................................................................78
Resultados y Discusión .........................................................................................................79
Experimento 1.2................................................................................................................ 84
Método ..................................................................................................................................84
Resultados y discusión ..........................................................................................................85
Discusión General .................................................................................................... 88
Trabajo experimental 2. .................................................................................................... 92
Generación de propiedades: ¿cómo es el contenido de los conceptos científicos?........... 93
Capítulo 5. Contenido en la memoria de conceptos científicos de uso exclusivo y de uso general, a través de una tarea de generación de propiedades. Experimento 2 .................. 94
Conceptos científicos ............................................................................................................97
Método .................................................................................................................... 101
Resultados ............................................................................................................... 107
Discusión................................................................................................................. 109
Capítulo 6. Análisis de los segmentos inicial y final de generación de propiedades en los conceptos científicos. Experimento 3 ............................................................................. 116
Método .................................................................................................................... 122
Resultados ............................................................................................................... 123
Discusión................................................................................................................. 125
Capítulo 7. Efecto del conocimiento en el contenido de conceptos científicos Experimento 4................................................................................................................. 127
Conceptos científicos ..........................................................................................................128
Tipos de conceptos científicos.............................................................................................129
5
Hipótesis del estudio ...........................................................................................................132
Método .................................................................................................................... 133
Resultados ............................................................................................................... 135
Discusión................................................................................................................. 136
Capítulo 8. Análisis de los segmentos inicial y final de generación de propiedades en los conceptos científicos según el nivel de conocimiento científico. Experimento 5........... 137
Método .................................................................................................................... 137
Resultados ............................................................................................................... 138
Discusión................................................................................................................. 139
Conclusiones................................................................................................................... 140
Referencias...................................................................................................................... 144
Apéndices........................................................................................................................ 160
Apéndice 1 .............................................................................................................. 161
Apéndice 2 .............................................................................................................. 163
Apéndice 3 .............................................................................................................. 164
Apéndice 4 .............................................................................................................. 166
Apéndice 5 .............................................................................................................. 167
Apéndice 6 .............................................................................................................. 171
Apéndice 7 .............................................................................................................. 173
6
Summary
The studies included in this dissertation focus on the use of scientific
concepts and on their storage in memory, using embodiment theories, particularly
the Indexical Hypothesis (Glenberg, 1997, 2007; Glenberg & Kaschak, 2002;
Kaschak & Glenberg 2000, 2003; Glenberg y Robertson, 1999) and LASS Theory
(Barsalou, 1999a & 2003b; Barsalou, Santos, Simmons & Wilson, 2008; Santos,
Chaigneau, Simmons & Barsalou, 2011; Simmons, Hamann, Harenski, Hu, &
Barsalou, 2008;Wu & Barsalou, 2009; Yeh & Barsalou, 2006).
The first experiments analyzed high school students’ difficulties to
generate scientific affordances when trying to understand and to predict the
behavior of a simple physical system. The use of scientific affordances was
contrasted to those based on intuitive theories. The main finding was a limited use
of scientific affordances in predicting the behavior of the physical system. The
participating students resorted, instead, to perceptual affordances that were not
easily modified by a short term manipulation.
Two studies on property generation were carried out to analyze the
conceptual content of scientific concepts, in comparison to concrete and abstract
concepts. Wu and Barlasalou (2009) model was used to analyze the properties
generated. This model integrates 37 subcategories organized in five main
categories (taxonomic, entity, situational, and introspective). A central finding
was that entity properties are central in scientific concepts in contrast to previous
findings on abstract non-scientific concepts. Additionally, it was found that
7
general-use scientific concepts (e.g., energy) had less entity properties and more
situational references than specialized-used scientific concepts (e.g., electron).
Finally analyses of the order of property generation in the process of
situated simulation revealed that, in general, taxonomic properties were generated
first, followed by entity properties, situational and introspective properties.
8
Introducción: plan general de la tesis
En los estudios sobre la cognición los conceptos se constituyen como un
tema nodal. Su estudio se ha abordado de manera amplia desde diversas áreas de
la psicología y la educación (Carey, 1985; Margolis y Laurence, 1999; Medin y
Rips, 2005; Murphy, 2002; Ram, Nersessian y Keil, 1997; Scott, Asoko y Leach,
2007; Vosniadou, 2008). En el caso del conocimiento científico ha habido un
interés especial en el papel que juegan una clase de conceptos especiales, las
llamadas “preconcepciones” o “concepciones espontáneas”, en la adquisición y
uso de este conocimiento (Duit, 2010; Monk y Osborne, 2000; Wandersee y
Mintzes, 1994). Otro centro de interés ha estado en analizar la identificación y
aplicación de conceptos científicos en situaciones particulares, como por ejemplo
la resolución de problemas (Ploetzner y VanLehn, 1997; Reif, 1987 y 1995; Reif
y Allen, 1992). Sin embargo no existen muchos estudios psicológicos o
educativos que traten desde otras perspectivas el almacenamiento y uso de los
conceptos científicos.
En este trabajo se analizan algunos aspectos de los conceptos científicos
con base en los estudios sobre el carácter corpóreo de la cognición. El objetivo
general de esta tesis doctoral es analizar algunas características del conocimiento
conceptual científico almacenado en la memoria, en contraste con el almacenado
para conceptos no científicos, estudiados de manera extensa en la investigación
psicológica (Barsalou y Wiemer-Hastings, 2005;Carey, 1985; Margolis y
Laurence, 1999; Medin y Rips, 2005; Murphy, 2002; Ram, Nersessian y Keil,
9
1997; Santos, Chaigneau, Simmons y Barsalou, 2011; Wiemer-Hastings y Xu,
2003, 2005; Wu y Barsalou, 2009; Xu y Wiemer-Hastings, 2003).
Específicamente, la tesis se concentra en el examen de dos aspectos del
almacenamiento de los conceptos científicos. El primer aspecto se circunscribe al
papel que juegan los componentes perceptuales almacenados en la memoria
cuando se trata de predecir el comportamiento de algunos sistemas físicos. Los
modelos corpóreos de la cognición, por ejemplo la Hipótesis Indexical (Glenberg,
1997, 2007; Glenberg y Kaschak, 2002; Kaschak y Glenberg 2000, 2003;
Glenberg y Robertson, 1999), los sistemas de símbolos perceptuales (Barsalou,
1999), la teoría de la simulación situada (Barsalou, 1999a y 2003b; Yeh y
Barsalou, 2006; Wu y Barsalou, 2009) y la teoría LASS (Language and Situated
Simulation) (Barsalou, Santos, Simmons y Wilson, 2008; Santos, Chaigneau,
Simmons y Barsalou, 2011; Simmons, Hamann, Harenski, Hu, y Barsalou, 2008),
abordan los procesos cognitivos considerando que las entidades mentales integran
sistemáticamente información modal fundada en la experiencia, y no solamente
información en formatos abstractos, desconectados de la experiencia sensorial. En
esta perspectiva, se estudia el papel de las ‘disponibilidades’, es decir, la posibles
interacciones de los objetos con su entorno (Gaver, 1991; Gibson, 1979; Glenberg
y Kaschak, 2002; Kaschak y Glenberg 2000, 2003) en la predicción del
comportamiento de dos sistemas físicos, mecánico y termodinámico, sencillos.
El segundo aspecto, abordado de manera más extensa en la tesis, hace
énfasis en el contenido de los conceptos científicos que se almacena en la
memoria. A través de tareas de generación de propiedades se analiza la
información almacenada para conceptos científicos, comparándola con la
10
correspondiente a conceptos no científicos, concretos y abstractos.
Adicionalmente se caracteriza este contenido conceptual analizando las
implicaciones que tendría en la simulación conceptual situada. Para Barsalou y
sus colegas (Barsalou y Wiemer-Hastings, 2005; Barsalou y Yeh, 2006; Barsalou,
Santos, Simmons y Wilson, 2008; Santos, Chaigneau, Simmons y Barsalou,
2011), cuando una persona activa un concepto en su mente, se produce un proceso
de simulación en el cual distintos tipo de conocimiento se ponen en acción (p. ej.
la categoría a la cual pertenece, sus características físicas, las situaciones en las
que suele aparecer, las emociones que despierta, etc).
En este orden de ideas, la tesis está organizada en dos grandes partes. La
primera da cuenta de los fundamentos teóricos: las teorías sobre la
conceptualización, la Hipótesis Indexical, y las teorías que explican las diferencias
entre conceptos abstractos y concretos (capítulos 1, 2 y 3). La segunda parte
desarrolla el trabajo experimental (capítulos 4, 5, 6, 7 y 8) que incluye dos tipos
de estudio, correspondientes a los dos aspectos presentados anteriormente: el
papel de las disponibilidades (capítulo 4), y el estudio del contenido de los
conceptos científicos almacenado en la memoria a través de tareas de generación
de propiedades (capítulos 5 al 8).
11
PRIMERA PARTE
Fundamentación teórica
12
Capítulo 1. Conceptos, teorías conceptuales y simulación
Concepto de concepto
Uno de los ejes del estudio de la cognición, es decir, de la capacidad para
adquirir, almacenar y generar conocimiento, es la noción de concepto. Ante la
gran variedad de los fenómenos del mundo y la capacidad para percibir
diferencias entre ellos (p. ej. color, tamaño, forma, etc.) el sistema cognitivo capta
sus rasgos regulares (propiedades) y los reúne en conjuntos estructurados
(conceptos o categorías1) (de Vega, 1984). Un supuesto general de la psicología
cognitiva es que bajo las expresiones humanas (p. ej. las palabras) subyacen
entidades mentales que las dotan de significado. Estas entidades son los
conceptos, “unidades de representación mental, constituyentes básicos de ítems
léxicos como objeto, peso, materia” (Carey (1992, p. 89). Los conceptos son una
especie de lazos mentales, que unen las experiencias pasadas con las actuales y,
además, están conectados con las estructuras generales de conocimiento (Murphy,
2002). Los conceptos no solo se refieren a objetos, sino también a otro tipo de
entidades, como actividades, emociones, fenómenos naturales y cualidades de
entidades mismas.
¿Cuáles son las funciones de los conceptos? Medin y Rips (2005) las
resumen en dos: categorización y comunicación. La categorización hace
referencia al proceso mediante el cual se determina si una entidad dada (más
1 Aunque emplearemos los términos ‘concepto’ y ‘categoría’ indistintamente, algunos autores
anotan que ‘concepto’ generalmente hace referencia a las representaciones mentales, en tanto que
‘categoría’ denota conjuntos de entidades del mundo (Markman y Stilwell, 2001; Murphy y
Medin, 1985)
13
estrictamente, la representación que se construye en la mente) es miembro de una
categoría conceptual determinada. Una vez realizada la categorización de una
entidad es posible aplicar el conocimiento que se posee sobre el concepto
correspondiente para llevar a cabo otros procesos cognitivos más complejos, como
la explicación o la predicción. Por ejemplo, ante una entidad observada en el
pavimento que se categoriza como ‘raíz’ pueden generarse explicaciones para ‘la
grieta en el pavimento’, pues ‘raíz’ posee la característica OCUPA UN ESPACIO2, o
predicciones como “si se mantienen las mismas condiciones [la entidad] seguirá
creciendo” con base en las propiedades de su hiperónimo ‘ser vivo’.
Por otro lado, la función comunicativa permite el entendimiento entre
sujetos. Los conceptos son la base para que un sujeto cree en su mente una
representación equivalente a la que sugiere otro sujeto a partir de sus expresiones
(cualquiera sea su soporte, oral, escrito, gráfico). Gran parte del desarrollo
cognitivo y de las actividades diarias dependen de las relaciones que se establecen
entre las unidades mentales, en este caso los conceptos, y sus denominaciones, y
de que estas relaciones concepto-denominación sean compartidas por un
colectivo. Por ejemplo, si para un sujeto S1 la entidad X es un ‘hongo’, pero para
el sujeto S2 la misma entidad X es una ‘planta’, no habrá entendimiento si el
sujeto S1 pide al sujeto S2 que fotografíe el hongo. El sujeto S2 seguramente
preguntará dónde está el hongo porque la representación conceptual de la entidad
que tiene a la vista no se corresponde con la denominación solicitada.
2 Como criterio formal cuando se trata de conceptos o categorías se emplean las comillas sencillas
(‘concepto’); en el caso de sus propiedades, las versales (PROPIEDADES); y para hacer referencia a
las expresiones verbales, las cursivas (palabras, frases).
14
Desde disciplinas como la filosofía de la mente, filosofía del lenguaje, y
especialmente ciencia cognitiva se han desarrollado teorías para dar cuenta de la
naturaleza y funciones de los conceptos (p. ej. Barsalou, 2003; Barsalou y Halle,
1993; Carey, 1992; Gabora, Rosch, y Aerts, 2008; Hampton, 1981, 1987; Keil,
1989; Margolis y Laurence, 1999, 2003; Markman y Stilwell, 2001; Medin y
Rips, 2005; Murphy, 2002; Murphy y Medin, 1985; Rosch, 1973, 1975; Rosch y
Mervis, 1975). En los siguientes apartados se hace una breve revisión de las
principales teorías sobre los conceptos: clásica, de prototipos, de ejemplar, y
basada en el conocimiento. Después de esto se hace una revisión más extensa de
las teorías corpóreas sobre los conceptos, específicamente, la teoría de la
simulación situada.
Teorías sobre los conceptos
Teoría clásica
Desde la antigüedad hasta la década de los 70, la perspectiva dominante
sobre los conceptos se basaba en la llamada Teoría Clásica o Definicionista.
Según esta visión, la mayoría de los conceptos son representaciones mentales
estructuradas, que incluyen las condiciones necesarias y suficientes para su
aplicación. Por ejemplo el concepto ‘A’ está compuesto por las propiedades X, Y y
Z y cada una de estas propiedades define las condiciones necesarias para que un
objeto se considere como ‘A’. Así, cualquier objeto que satisfaga las condiciones
X, Y y Z será un ‘A’. En esta medida, todos los miembros de una categoría se
suponen homogéneos, pues todos comparten las mismas propiedades y poseen el
mismo estatus, ya que todos los miembros tienen igual representatividad dentro de
la categoría. De acuerdo con esta visión de los conceptos, las fronteras entre ellos
15
son claras y definidas, dadas las condiciones necesarias y suficientes que
delimitan la pertenencia de una entidad a una categoría.
Críticas importantes que se hacen a este modelo son la estricta definición
de las categorías, la igualdad entre los miembros y las fronteras intercategoriales.
Una fuente de estas críticas surge del estudio de las categorías naturales. Rosch
(1973) demostró que el conjunto de propiedades de un concepto no siempre se
constituye como condiciones necesarias y suficientes. Existen miembros más
representativos que otros en una categoría. Por ejemplo, ‘vaca’ es un ejemplo más
representativo del concepto ‘mamífero’ que ‘ballena’. A pesar de pertenecer a la
misma categoría, no todas las propiedades conceptuales de ‘vaca’ (p. ej.
CUADRÚPEDO) y ‘ballena’ (p. ej. CETÁCEO) son semejantes. Aunque los dos
conceptos comparten propiedades como VIVÍPARO y VERTEBRADO, el primero
posee la propiedad CUADRÚPEDO, en tanto que el segundo, la de CETÁCEO. En este
caso VIVÍPARO, VERTEBRADO Y CUADRÚPEDO “acercan” a ‘vaca’ a la categoría
‘mamífero’, mientras que CETÁCEO aleja a ‘ballena’ de esta categoría. Este hecho
hace que haya propiedades que permiten adscribir más fácilmente algunos
ejemplares que otros en una categoría. De este modo, el carácter necesario y
suficiente de todas las propiedades de un concepto pierde fuerza. Por ejemplo, en
ciertas condiciones basadas en las propiedades perceptivas, hay sujetos (p. ej.
niños pequeños) que categorizan ‘ballena’ como un ‘pez’ y no como ‘mamífero’.
16
Teorías de los prototipos
Una explicación a las carencias del modelo clásico es la planteada por los
estudios conocidos bajo la denominación de Teoría de los prototipos (p. ej. Reed,
1972; Rosch, 1973, 1975; Rosch y Mervis, 1975). Esta teoría recoge una serie de
investigaciones psicológicas que brindan evidencia sobre una relación estadística
entre los miembros que integran una categoría. A diferencia de la teoría clásica,
las propiedades no se asumen como condiciones necesarias y suficientes, sino
como probables. Se adscribe un objeto a una categoría u otra en virtud de la
semejanza de un objeto dado respecto a las características de un miembro ideal, o
prototipo, sin que sea necesario poseer todas las características de este miembro
prototípico, sino aquellas de más peso. Si se tienen el concepto ‘A’, cuyas
propiedades son X, Y y Z, y el concepto ‘B’, cuyas propiedades son P, Q y X (donde
las dos primeras propiedades de ‘A’ y ‘B’ poseen mayor peso que la tercera) es
posible que un sujeto S, identifique el objeto C, cuyas propiedades son P, X y Y,
como ‘A’ y no como ‘B’ porque, a pesar de compartir el mismo número de
propiedades con los dos conceptos, las que comparte con ‘A’ son de mayor peso
que las que comparte con ‘B’.
Por otro lado, la teoría de los prototipos explica la organización interna de
las categorías en dos dimensiones: vertical y horizontal. La dimensión vertical
supone tres niveles jerárquicos: básico, supraordenado y subordinado. En el nivel
básico se encuentran los miembros que recogen las propiedades más
representativas de cada categoría (p. ej. ‘perro’, ‘silla’), los miembros
supraordenados corresponden a conceptos con un grado de generalidad mayor que
17
las categorías básicas (p. ej. ‘animal’, ‘mueble’); los conceptos subordinados
poseen propiedades más específicas (p. ej. ‘perro pequinés’, ‘silla plegable’).
La dimensión horizontal da cuenta de los efectos de tipicidad, es decir, del
hecho que algunos miembros sean más representativos (típicos) que otros en las
categorías. Respecto del miembro más representativo, prototipo, que normalmente
también se ubica en el nivel básico, los demás miembros se definen como
centrales o marginales. Los primeros son aquellos cercanos al prototipo por
compartir más propiedades con éste; los segundos son miembros periféricos, pues
poseen menos coincidencias con el prototipo, lo cual los hace menos
representativos y candidatos a limitar con otras categorías. Volviendo al ejemplo
del concepto ‘mamífero’, ‘vaca’ estaría en el nivel básico y más cerca de ser
prototipo de esta categoría que ‘ballena’. Esta última sería un miembro periférico
de la categoría, que como ya se explicó, colindaría con otras categorías (p. ej.
‘pez’). Además, este ejemplo ilustra la existencia de límites difusos entre
categorías que defiende esta perspectiva.
A pesar de que esta perspectiva supera la visión clásica de organización
conceptual, se han planteado algunas limitaciones al modelo de prototipos. Por
ejemplo, no da cuenta de la influencia del contexto y del conocimiento previo.
Existen casos en los que las características más sobresalientes de un concepto
varían de un contexto a otro. Obsérvese que en “empuja el vehículo” y “abre el
vehículo”, las características relevantes para “vehículo” no son las mismas. En la
primera situación su peso y tamaño sobresalen; en la segunda, el rasgo más
notable es una parte de la estructura externa (p. ej. la puerta, la manija, la
cerradura, etc.). Otra limitación del modelo consiste en que hay casos (p. ej. los
18
conceptos abstractos) en los que los conceptos no poseen una estructura
organizada alrededor de prototipos bien definidos como en el caso de los
conceptos concretos (Croft y Cruse, 2004; Eysenck y Keane, 2000; Hampton,
1981; Margolis y Laurence, 1999).
Modelo basado en ejemplares
El modelo basado en ejemplares (Medin y Schaffer, 1978; Nosofsky,
1984; Nosofsky y Palmieri, 1997) sostiene que las categorías están construidas a
partir de ejemplares o casos particulares que se guardan en la memoria y se
recuperan en situaciones dadas, lo cual lo diferencia de la teoría de prototipos, que
propone un miembro ideal como núcleo de las categorías. En lugar de tener un
prototipo de un concepto (p. ej. ‘pájaro’) que reúne las características (p. ej. TENER
ALAS, PODER VOLAR, etc.) abstraídas de los miembros de la categoría, esta teoría
afirma que lo que se almacena en la memoria son todos los ejemplares que un
sujeto ha encontrado en su historia (p. ej. el gorrión visto en la mañanas, el
periquito de la abuela, etc.).
En este modelo la pertenencia de un caso a una categoría se define
respecto de su semejanza con el ejemplar almacenado que guarde mayor parecido.
Una evidencia de ello es que los ejemplares que se parecen a los que se tienen
almacenados en la memoria se categorizan más rápido que otros,
independientemente de que sean prototipos o no (Nosofsky y Palmieri, 1997). Los
ejemplares más representativos son aquellos que guardan más semejanzas con un
mayor número de miembros de la categoría. Al considerar que se guardan en la
memoria casos específicos se explica por qué en cada situación se recuperan
determinados casos de una categoría y no otros, lo cual resuelve problema de la
19
influencia del contexto en la categorización. Sin embargo, se ha criticado que si el
modelo fuera totalmente válido, especialmente en lo que corresponde a la
acumulación de ejemplares en la memoria, implicaría una muy reducida capacidad
de generalización (Murphy, 2002).
Teoría basada en el conocimiento
En palabras de Murphy (2002), las perspectivas de los prototipos y la del
ejemplar se construyeron para superar las carencias de la visión clásica. La
siguiente perspectiva, basada en el conocimiento −también llamada Perspectiva
de la teoría o Teoría de la teoría− va más allá porque intenta explicar cómo los
conceptos son representaciones cuya estructura se basa en las relaciones con otros
conceptos, enmarcadas por el conocimiento general del mundo. Los conceptos no
se definen por sus similitudes, sino por el papel que juegan en el entramado de
esta “teoría”, y por las relaciones con el conocimiento previo (Murphy y Medin,
1985). Un ejemplo de Murphy (2002, p.61) ilustra ese conocimiento que encuadra
la conceptualización. Un niño que ve a una pequeña ave gris que se mantiene
cerca de una más grande (una oca adulta blanca) en todo momento, sea en el suelo
firme, o en el agua, concluirá que la pequeña ave es una cría de la oca blanca,
aunque no tengan la misma apariencia. La teoría que usa el niño, le indica que
“los bebés son más pequeños que los padres y generalmente están muy cerca de
ellos” y que, por tanto, es muy probable que la pequeña ave sea también una oca.
Aunque evidentemente el niño no verbaliza esta teoría, si es sensible a conceptos
como la herencia y el parentesco en su intuitivo conocimiento biológico, el cual
influye en sus procesos de conceptualización.
20
Otro caso, que revela las diferencias de conceptualización provenientes del
conocimiento general del mundo y las provenientes de otro tipo de teorías como
las científicas, es el de las explicaciones sobre el ‘movimiento’. Las ideas físicas
generales, intuitivas, como la de necesidad de una fuerza para que haya
movimiento, suponen vínculos causales entre estos dos conceptos y que se aplique
este conocimiento, equivocado a la luz de la Física: “si no hay fuerza, no hay
movimiento”. Así, cuando en un contexto académico se introducen ideas
contrarias a estas teorías intuitivas, (p. ej. el concepto de ‘inercia’) uno de los
obstáculos para su comprensión es la inconsistencia con dichas teorías intuitivas
del mundo (Chi, Feltovich y Glaser, 1981; Chi, 1992, 2005). La conceptualización
se basa, entonces, en el lugar que se asigna a una entidad en un entramado de
conocimientos que le servirán de marco. Este conjunto de conocimientos, “la
teoría”, se origina inicialmente en la experiencia directa del sujeto con el mundo;
luego, estas teorías pueden reemplazarse por otras, o conservarse, en razón a
nuevas experiencias (p. ej. la educación académica).
En general estas teorías sobre los conceptos –de prototipos, basada en
ejemplares, basada en el conocimiento− resuelven algunos de los problemas de la
visión clásica. Por ejemplo, explican el hecho de que no todos los conceptos de
una categoría necesariamente comparten todas las propiedades, que algunos
conceptos se organicen en jerarquías complejas, que los límites entre las
categorías no sean claros, y que el conocimiento general de los sujetos influya en
la conceptualización. Sin embargo, no dan cuenta de otros problemas como el
carácter flexible de la conceptualización. Hay situaciones en que los conceptos se
activan de manera muy disímil en diversas situaciones (p. ej. “los huevos están
21
servidos”, “los huevos están en el refrigerador”, “la gallina incuba los huevos con
su temperatura corporal”), las cuales hacen que las propiedades relevantes en cada
caso difieran (para el caso anterior, los componentes internos, el carácter
perecedero, o la posibilidad de transformase en un pollito). Tampoco se ha
definido la manera cómo otros conocimientos que en principio no pertenecen a las
entidades (i.e. los juicios de valor, introspecciones, las asociaciones con
situaciones, etc) interactúan con el conocimiento específico sobre éstas. Tal es el
caso de, por ejemplo, de las asociaciones que se hacen al recordar objetos (p. ej.
‘sillón’); junto con las propiedades relativas a su forma, material, función, etc., se
activan otros conocimientos como el lugar dónde suele estar (p. ej. el salón), con
qué otros objetos suele estar (p. ej. un sofá), así como sensaciones (p. ej. su
comodidad), e introspecciones (p. ej. sentimiento de tristeza porque allí se sentaba
mi abuelo antes de fallecer). En este sentido, las teorías corpóreas han realizado
aportaciones sobre estos dos problemas. Con respecto a la flexibilidad en la
conceptualización Barsalou (1999; Wu y Barsalou, 2009) ha realizado estudios
que apuntan a explicar la manera cómo varían las propiedades que se activan de
un concepto dependiendo de la situación.
En lo que se refiere al papel del contexto, las teorías sobre los conceptos
generalmente presentan la conceptualización de las propiedades de una entidad
descartando implícitamente el papel del contexto. Sin embargo, una de las tesis
corpóreas sostiene que en el proceso de abstracción se almacena sistemáticamente
información sobre los contextos en los que aparecen las entidades así como las
introspecciones asociadas con las mismas. Posteriormente, en el procesamiento
conceptual esta información contextual e introspectiva se activa e influye en la
22
conceptualización misma y en las tareas que dependan de ella (Yeh y Barsalou,
2006). Precisamente, la teoría de la simulación situada (Barsalou, 1999a, 2003;
Barsalou, Solomon y Wu, 1999; Barsalou y Wiemer-Hastings, 2005; Wu y
Barsalou, 2009; Yeh y Barsalou, 2006), de la que nos ocupamos en el siguiente
apartado, desarrolla estas ideas.
Teoría de la Simulación Situada.
Algunos problemas relacionados con la conceptualización, como los
expuestos anteriormente sobre la flexibilidad y el papel del contexto y las
introspecciones, se han analizado en el marco de teorías corpóreas, como la teoría
LASS, y de nociones como la del significado enraizada en la percepción y la
experiencia, el símbolo perceptivo, simulador y simulación, y la manera cómo se
activan las propiedades de los conceptos.
Desde el marco de las teorías corpóreas se realza la importancia de la
percepción y la experiencia en la cognición. Para dar cuenta del problema del
significado de los símbolos, puesto de manifiesto en situaciones como la descrita
por Searle (1980) del turista que llega a un país con un idioma totalmente
desconocido, se propone que el significado está enraizado en la acción y en la
experiencia. Barsalou y sus colegas (1999a; Barsalou, Solomon y Wu, 1999)
proponen una teoría del significado basada en el procesamiento de sistemas de
“símbolos perceptivos”. Estos símbolos conservan información sensorial del
objeto y de la manera como éstos interactúan con otros en diversas situaciones.
Intentando cerrar la brecha entre las teorías cognitivas y las perceptivas Barsalou
(1999a) propone que la “cognición es inherentemente perceptual, comparte
sistemas con la percepción tanto en los niveles neuronales como en los
23
cognitivos” (p. 577). En consecuencia, esta concepción del significado supone que
los símbolos perceptivos incluyen información sensorial y motora, la cual hace
parte del significado. Según Barsalou (1999a):
Un estado perceptual puede contener dos componentes: una representación
neuronal inconsciente del estímulo físico y una experiencia consciente
opcional. Una vez que el estado perceptual surge, un ‘subconjunto’ suyo es
extraído a través de la atención selectiva y almacenado permanentemente
en la memoria a largo plazo. En posteriores recuperaciones, este recuerdo
perceptual puede funcionar de manera simbólica, como el significado de
los objetos del mundo, y ser susceptible de manipulación simbólica
(pp.577-578)”.
La Figura 1 da cuenta de este proceso. Algunos aspectos de la información
sensorio-motora se extraen y guardan en la memoria a largo plazo en
representaciones esquemáticas, es decir, símbolos perceptivos. El resultado de
este proceso es que la estructura interna de estos símbolos es modal, es decir, que
está relacionada analógicamente con los estados perceptivos que produjeron la
representación.
24
EstadosPerceptuales
Símbolos modales y análogos
Extracción
Referencia
Memoria
Lenguaje
Pensamiento
ImágenesEsquemas de imagen
Símbolos perceptivos
Activación neural(Experiencia consciente)
Sistemas de Símbolos PerceptualesSistemas de símbolos perceptivos
Figura 1. (Adaptada de Barsalou, 1999a)
Tal como se mencionó, un par de constructos básicos de la teoría son los
de simulador y simulación. Según Barsalou (1999a, p586), “los símbolos
perceptivos no existen de manera independiente de otros en la memoria a largo
plazo. Por el contrario, los símbolos relacionados se organizan en simuladores que
luego permiten al sistema cognitivo construir simulaciones específicas de una
entidad o evento”. Los simuladores son sistemas distribuidos que recogen las
asociaciones cerebrales de áreas específicas y soportan la activación del
conocimiento almacenado sobre una determinada entidad (Barsalou, 2003b).
Mientras que los conceptos recogen “la información acumulada en la memoria
sobre una categoría”, los simuladores subyacen a éstos, son esquemas que
organizan la información de concepto para producir simulaciones específicas (Yeh
y Barsaou, 2006, p.352).
Los simuladores no son entidades estáticas sino que “reconstruyen
pequeños subconjuntos de su contenido como simulaciones para representar el
concepto en casos particulares” (Barsalou, 2003b, p.1180). Por ejemplo, de cada
una de las veces en que se percibe un sujeto (p. ej. mujer) se almacena
25
información sensorial en símbolos perceptivos (p. ej. para el rostro, cabello,
altura, voz, tamaño, cadencia y estilo al caminar). El conjunto organizado de
estos símbolos, el simulador de mujer, no se recupera por completo en cada caso;
lo que se recupera es un subconjunto de símbolos perceptivos adaptado a la meta
que la situación requiera: una simulación La simulación de ‘mujer’ construido a
partir de la información específica sensorial almacenada en los símbolos
perceptivos, será diferente para cada situación (caminando, sentada, practicando
algún deporte, etc.) y para diferentes perspectivas (vista de frente o de espaldas).
En resumen, el contenido de un simulador no se activa completamente de
manera simultánea. En consecuencia, las simulaciones tampoco se proponen como
representaciones completas o absolutas de los objetos a los cuales representan.
Cada simulación activa subconjuntos específicos de información, relevante para la
situación o la meta que se tenga. De este modo, el carácter flexible del
procesamiento conceptual se explicaría porque cada vez que se genera un
concepto, no se acude a una representación general total estática, sino que se crea
una simulación adaptada al contexto y a los objetivos del mismo. En
consecuencia, la concepción clásica de concepto se reemplaza por una más
flexible en la que los conceptos son una construcción temporal en la memoria de
trabajo, derivada de los símbolos perceptivos almacenados en la memoria a largo
plazo. En lugar de dar por sentado que en la memoria de largo plazo se almacenan
conceptos invariantes, se propone que en esta memoria se guarda una gran
cantidad de información interrelacionada en esquemas (simuladores), con base en
los cuales se crean simulaciones de los conceptos en la memoria de trabajo
(Barsalou (1987, 1999). La mayor parte de las representaciones que hacen los
26
sujetos en cada situación no están almacenadas en la memoria, sino que se van
construyendo a medida según sea necesario para cada tarea (Barsalou, 1993).
Una observación adicional al carácter contextual de la simulación, es que
los simuladores no incluyen información contextual en su interior, pues el
simulador de un concepto solamente aporta la información propia de los
ejemplares de la categoría. La información situacional proviene de otros
simuladores específicos de las situaciones correspondientes. En el proceso de
simulación situada, se establecen vínculos entre los simuladores de los objetos y
los simuladores de las situaciones y eventos. Por ejemplo, en la simulación del
concepto ‘manzana’ no solo se activarían las propiedades relativas su forma, peso,
color, sabor, etc., provenientes de su simulador, sino también otras relacionadas
con situaciones y eventos en los que suelen hallarse las ‘manzanas’. Por ejemplo,
puede imaginarse ‘cocina’, cuyo simulador, al activarse aporta conocimientos (p.
ej. hay cuchillos) que sitúan la entidad (p. ej. imaginar que “la manzana está
cortada en trozos”). De este modo, los objetos se sitúan a través de los vínculos
entre sus simuladores y los de las situaciones y eventos (Yeh y Barsalou, 2006,
p.352).
En este orden de ideas, la teoría de la simulación situada postula que la
información situacional está ligada a los conceptos, y estas situaciones y sus
conceptos asociados se activan mutuamente. Por ejemplo, si el concepto ‘silla’ se
almacena junto con las situaciones en la que se encuentra (p. ej. ‘salón’,
‘comedor’, ‘salón de clase’), su simulador activaría los simuladores de dichas
situaciones. Del mismo modo, al activarse los simuladores relativos a esas
situaciones también se activaría el de ‘silla’.
27
En este mismo sentido, la activación de una determinada situación
condiciona la simulación de un concepto y sus propiedades más sobresalientes Por
ejemplo, en un contexto como ‘salón de clase’, para el concepto ‘silla’ es
relevante la propiedad CON MESA. Mientras que en otro contexto como ‘hospital’
es más relevante una propiedad como CON RUEDAS. De este modo la activación de
las situaciones determina la simulación específica de las entidades, lo cual está
ligado a la capacidad de conceptualización flexible y contextualizada planteada
por las teorías corpóreas (Barclay, Bransford, Franks, McCarrell y Nitsch, 1974;
Yeh y Barsalou, 2006).
De otra parte, un reciente desarrollo de la teoría de la simulación situada,
la teoría LASS −Language and Simulated Simulation− (Barsalou, Santos,
Simmons y Wilson, 2008; Santos, Chaigneau, Simmons y Barsalou, 2011;
Simmons, Hamann, Harenski, Hu, y Barsalou, 2008), integra el procesamiento
conceptual con el lingüístico. En el procesamiento de materiales lingüísticos,
como “perro” inicialmente se produce una mayor activación de significados
correspondientes a relaciones taxonómicas y asociaciones con la forma lingüística
misma, como “animal”. A continuación se produce una mayor activación de
información sobre el aspecto físico, las situaciones en las que se halla,
asociaciones emocionales, y otra información específica, relevante para la
situación o la tarea en la que se esté inmerso (p. ej. en “el perro huyó” podría
evocar información como los lugares dónde se lleva de paseo). (Ver figura 2).
28
Figura 2. La teoría LASS, supone que la los aportes del sistema lingüístico (L) en el procesamiento conceptual alcanzan su mayor de nivel de activación antes que el sistema de simulación situada (SS). [Adaptada de Simmons et al (2008), Barsalou et al (2008) y Santos et al (2011)]3.
De esta manera, la teoría LASS plantea que la simulación de un concepto
activa información variada que integra paulatinamente propiedades de la entidad
misma, así como propiedades provenientes de las situaciones e introspecciones.
Dado este marco, constituido por conceptos modales, que activan
simulaciones a partir de simuladores, y que contempla la intervención de
información contextual variada, las propuestas de las teorías de la corporeidad
plantean alternativas para dar cuenta de aspectos de la cognición, como por
ejemplo la flexibilidad conceptual y el papel del contexto en la conceptualización,
que las demás teorías no abordaban. Es precisamente desde esta perspectiva
teórica, con las posibilidades que ofrece frente a la conceptualización, desde
dónde se fundamenta parte del diseño de los experimentos y estudios que
conforman el componente experimental de esta tesis doctoral.
3 Algunos hallazgos neurológicos apoyan estas afirmaciones. Por ejemplo, Pulvermüller
(2005, 2008) ha descrito como dentro de los 110-200 milisegundos posteriores a la exposición del estímulo verbal, además de la activación de las áreas corticales correspondientes al reconocimiento formal de la palabra, se activan otras áreas, relacionadas con el significado de la palabra a la cual se está expuesto. Esta información disponible en la mente se supone como la base de las simulaciones posteriores.
29
En el siguiente capítulo se presenta otra de las perspectivas teóricas
desarrolladas en el marco de las teorías corpóreas: la Hipótesis Indexical (HI), y el
concepto de “disponibilidad”, las cuales hacen referencia al procesamiento de los
conceptos y que también sirven de base a otra parte del trabajo experimental.
30
Capítulo 2. Disponibilidades y teorías corpóreas
Las teorías y aplicaciones desarrolladas con una perspectiva tradicional de
la comprensión del lenguaje se han basado en una formalización de las
representaciones mentales en términos de símbolos, como las proposiciones o las
redes semánticas. Con esta perspectiva simbolista se han construido teorías de
comprensión del discurso, que han sido la fuente de inspiración de numerosas
investigaciones (Graesser, Millis y Zwaan, 1997; van Dijk y Kintsch, 1983;
Kinstch 1988, 1998).
Sin embargo, y a pesar de la capacidad explicativa de los modelos
simbolistas, en las más recientes décadas se ha cuestionado la concepción de
significado que subyace a estas teorías. Unidades como las proposiciones
constituirían en sí mismas el significado, reduciéndolo a la combinación de
representaciones de la realidad, abstractas, amodales y arbitrarias. Estas
representaciones no explicarían el fundamento del significado, es decir, la manera
como se relacionan estos símbolos con sus referentes.
Searle (1980) y Harnad (1990) critican las posturas simbolistas por
constituirse como planteamientos cerrados en sí mismos, circulares, y por no tener
en cuenta la realidad que funda los significados, ni las acciones y organismos que
efectivamente crean dicho significado. En palabras de Harnad (1990, p.339), las
explicaciones exclusivamente formales del significado son “parásitas de la
creación de significado que se da en nuestras mentes”. Se da por sentado que se ha
accedido al significado de los símbolos, y a partir de ahí éstos se manipulan ya
cargados de significado a través de reglas formales. Por tanto, estos modelos son
31
útiles en el procesamiento de símbolos ya dotados de significado, pero no lo son
para explicar la atribución de significado en los seres humanos. Los modelos
simbolistas solamente producen nuevas cadenas de símbolos abstractos, a partir de
otras, pero no significados (Glenberg y Robertson, 2000).
Searle (1980) ilustra el hecho de que los modelos simbolistas de
procesamiento de la información se reducen a la manipulación de símbolos
dotados de significado y no explican el significado en sí mismo. Presenta el
ejemplo del turista que llega a un país (China), sin conocer la lengua nativa y
solamente posee un diccionario en esta lengua. Si este turista hallara un letrero,
buscaría la coincidencia de las series de grafías, “las palabras”, con el listado de
caracteres del diccionario. Si está familiarizado con los caracteres chinos
encontraría cada palabra, pero la definición del diccionario estaría compuesta por
más grafías chinas. Enseguida tendría que buscar de nuevo las grafías que
“traducen” las del letrero inicial; pero sus definiciones también estarían integradas
por más caracteres chinos. El turista se encontraría en una situación sin salida,
pues podría seguir buscando definiciones de las nuevas palabras en su diccionario
y nunca hallaría el significado. Solamente estaría moviéndose por un sistema de
símbolos que llevan a otros sin lograr conectarlos con la realidad a la que se
refieren. Según Searle (1980; Harnad, 1990), los modelos simbolistas serían, en el
ejemplo anterior, algo así como un buen manual de instrucciones del diccionario,
que sería útil sólo para quien es capaz de relacionar los símbolos del diccionario
con los referentes. Pero éste no era el caso del turista en China. Para entender el
significado es necesario tener una mente que de sentido a los símbolos y no
solamente una que los manipule.
32
Tal como se presentó en el capítulo 1, en las teorías corpóreas se sostiene
la tesis de que el significado está fundado en la acción y en la experiencia.
Barsalou (1999a) propone una teoría basada en el procesamiento de sistemas de
símbolos perceptivos. Este procesamiento de símbolos perceptivos implica un giro
en la concepción de la comprensión. Específicamente, la comprensión del
lenguaje, dejaría de concebirse como el archivo de información en la memoria y
se desplazaría hacia la preparación de los sujetos para la acción situada (Barsalou,
1999b).
Es en esta línea de pensamiento, la de concebir la comprensión de lenguaje
como un proceso relacionado con las experiencias de los sujetos, donde se centra
el modelo de comprensión del lenguaje de la Hipótesis Indexical (Glenberg y
Robertson, 1999, 2000). A diferencia de las teorías que fundamentan la
comprensión en la manipulación de símbolos abstractos, la Hipótesis Indexical se
centra en la necesidad de establecer una relación entre las palabras y los
“referentes” a los cuales corresponden. La Hipótesis Indexical plantea que en la
comprensión lingüística se activan, además de conocimientos abstractos,
conocimientos provenientes de la experiencia que los sujetos han tenido con los
referentes. Este hecho explicaría por qué, por ejemplo, cuando se hace una
presentación de ideas abstractas, la comprensión se facilita si se añaden ejemplos
que incluyan objetos y situaciones específicas (Glenberg y Robertson, 1999). Al
vincular las expresiones lingüísticas con las experiencias previas de los sujetos, la
construcción del significado que subyace a las palabras no depende de la mera
manipulación de símbolos abstractos, sino que se funda en el conocimiento
adquirido a través de la relación con los referentes. En los siguientes apartados,
33
entonces, se presenta la Hipótesis Indexical, y los tres procesos que la integran,
haciendo énfasis en uno de ellos, la derivación de disponibilidades, que es otro de
los fundamentos del trabajo experimental desarrollado.
La Hipótesis Indexical y las Disponibilidades
La Hipótesis Indexical (HI), como ya se expuso, pretende explicar la
comprensión del lenguaje, especialmente la de oraciones, en el marco de las
teorías corpóreas (Glenberg, 1997, 2007; Glenberg y Kaschak, 2002; Kaschak y
Glenberg 2000, 2003; Glenberg y Robertson, 1999). En este modelo, la
comprensión del lenguaje se fundamenta en la estrecha relación entre el
significado, la percepción y la acción. La comprensión de los objetos y eventos
referidos en las oraciones está estrechamente vinculada a 1) la manera de percibir
los objetos y a lo que las personas pueden hacer ellos; 2) aquello que la
experiencia permite a las personas hacer en eventos específicos y 3) las
consecuentes posibilidades de interacción de los objetos y eventos representados
en las oraciones.
En particular, de acuerdo con la HI, el proceso de comprensión de una
oración, contempla tres procesos: 1) indexación, 2) derivación de
disponibilidades, y 3) amalgama o acoplamiento de las disponibilidades.
34
Indexación
En el primer proceso, indexación, se relacionan las palabras u oraciones
con los objetos del ambiente o con sus símbolos perceptivos. La indexación se
apoya en la memoria para la recuperación de los símbolos perceptivos ya creados,
o en la percepción misma para la generación de los correspondientes símbolos
perceptivos.
Derivación de Disponibilidades
La comprensión de de una oración, y de sus elementos integrantes, se
define por el conjunto de posibilidades de acción de un sujeto –sus
disponibilidades o ‘affordances’4– en relación con el entorno y con las
disponibilidades de los demás elementos que integran dicha situación.
Gibson (1979), creador del término y fundador de la psicología ecologista,
define las disponibilidades como las posibilidades de acción de un objeto dado −o
sobre este objeto−, percibidas por un sujeto, según la relación que guarde con los
restantes objetos, el entorno y las limitaciones físicas. En el caso de los
organismos, gran parte de las restricciones físicas corresponden a sus limitaciones
corporales. Por ejemplo, una ‘piedra’ junto a un ‘clavo’ permite ser empleada para
golpearlo y fijarlo a una superficie si ésta es la necesidad de un sujeto adulto. Si se
tratase de un niño de dos años esta disponibilidad sería más lejana. Esta
posibilidad está disponible en ese contexto y se deriva de esa situación particular.
No obstante, la ‘piedra’ junto a una ‘puerta abierta’ en un ‘día de viento’ está
4 El término proviene del verbo inglés afford, ‘permitir(se)’, y en español no tiene una
correspondencia exacta. Aunque ‘disponibilidad’ es el término que se emplea en este texto para
traducirlo, otros autores han acudido a traducciones y neologismos como ‘provisiones’,
‘habilitaciones’, ‘facilitadores’ o ‘permisiones’.
35
disponible para asegurar la puerta y que no se abra más, si esto es lo que se desea.
La anterior disponibilidad, la de servir como objeto contundente, no se deriva
porque no es relevante para la situación, así como la disponibilidad de mantener
cerrada la puerta tampoco se deriva en la primera situación.
Así las cosas, disponibilidad hace referencia a una cualidad interactiva, a
saber, cómo un individuo (con un cuerpo) particular puede interactuar con un
objeto que tiene también unas características particulares (E. Gibson, 2000). Sin
embargo, es preciso anotar que aunque las disponibilidades son percibidas en
relación con las capacidades de acción de un actor particular, su existencia no
depende de las habilidades del actor para percibirlas: una disponibilidad no varía
aunque las necesidades y objetivos o metas del actor sí lo hagan. En el caso de los
ejemplos anteriores, la disponibilidad de la ‘piedra’ para servir de objeto
contundente en la primera situación, o como obstáculo en la segunda, son
percibidas –o pueden pasar desapercibidas– de acuerdo con las características del
sujeto que percibe la situación, pero aún así continúan estando allí latentes (Fajen
y Turvey, 2003; McGrenere, Joanna y Ho, 2000; Wayne 2000; ). De esta manera,
los psicólogos ecologistas sostienen que el concepto de disponibilidad es tan
potente que logra integrar los conceptos de objetividad y subjetividad. Las
disponibilidades son objetivas pues su existencia no depende de un valor,
significado o interpretación: simplemente están allí. Y son subjetivas porque se
necesita un actor como marco de referencia. Dado que el reconocimiento de las
disponibilidades depende de la extracción (aprehensión) de la información por
parte del actor, este proceso, el de la derivación de las disponibilidades, depende
de la experiencia y cultura del actor. En consecuencia, es preciso recalcar que la
36
existencia de las disponibilidades es independiente de la experiencia y de la
cultura del actor, en tanto que la habilidad para percibirlas puede depender de la
esta experiencia y de la cultura.
De otra parte, Gaver (1991) ha resaltado un aspecto de la percepción que
tiene relación directa con el tipo de disponibilidades y que tiene implicaciones
para la comprensión del papel de las disponibilidades científicas. En la práctica, es
posible percibir objetos y derivar disponibilidades que no existen. Por ejemplo,
ver puertas que permiten el paso de un lugar a otro, pero al tirar de su manija
percatarse de que es solo un elemento decorador de un despacho. Igualmente
sucede con algunos frentes de cajones en alacenas, que en realidad son solo
cubiertas con apariencia de cajones para cubrir tuberías, o con sugerentes botones
para oprimir en algunos juguetes que luego resultan ser piezas fijas no oprimibles.
Con base en estos hechos corrientes, Gaver (1991) plantea cuatro posibilidades
relacionadas con la información que puede percibirse de las situaciones, y con el
hecho de que las posibilidades de acción derivadas a partir de dicha información
puedan considerarse como ‘auténticas’ disponibilidades (ver Figura 3):
1. En la vida diaria, generalmente, de la información perceptual se
extraen disponibilidades como las ejemplificadas en los casos antes
descritos de ‘la piedra’ y ‘el clavo’, es decir, que desde la percepción
se deriven disponibilidades reales. Éstas serían las disponibilidades
perceptibles ‘auténticas’.
2. Hay casos en los que la información perceptiva no está “a la vista” y es
necesario inferirla a través de otra información –disponibilidad oculta.
37
Éste es el caso, por ejemplo, de una pieza de metal imantado, de la cual
sólo se descubre la fuerza que puede ejercer cuando se adhiere a otro
objeto metálico.
3. Si la información sugiere una disponibilidad que no existe, como en el
ejemplo de los falsos cajones citado anteriormente, se tendría una
disponibilidad falsa.
4. Si de la información perceptual no se sugiere ninguna posibilidad de
acción, puesto que, efectivamente, no hay ninguna disponibilidad que
sea perceptible directamente o que esté oculta, no habrá ninguna
derivación de disponibilidades.
Traducido y adaptado de Gaver (1991)
DisponibilidadFalsa
DisponibilidadPerceptible
No derivación
DisponibilidadOculta
No
no
Si
si
Disponibilidad
Información
Perceptual
1
2
3
4
Figura 3. Relación entre la información y las disponibilidades
En resumen, las disponibilidades equivalen a las posibilidades de
interacción entre los elementos componentes de una situación. Su reconocimiento
depende de la capacidad del sujeto para derivarlas a partir de la información
sensorial. Estas disponibilidades se constituyen, entonces, en conceptos
38
fundamentales para la comprensión en la HI, por dar cuenta de la interacción
sujeto -experiencia.
En una serie de experimentos, orientados a investigar la compatibilidad
entre las disponibilidades derivadas de pares de palabras insertas en oraciones,
Glenberg y Robertson (2000) presentan las ventajas de modelos corpóreos como
la HI, sobre los modelos simbólicos, como HAL (The Hyperspace Analogue to
Language; Burgess y Lund, 1997) y LSA (Latent Semantic Analysis; Landauer y
Dumais, 1997). Si se atiende a la frecuencia de coocurrencia entre las palabras,
hay parejas de palabras que poseen el mismo grado de coocurrencia y por tanto
deberían corresponder a grados de coherencia semejantes. En otras palabras, al
tener grados de coocurrencia semejantes, deberían tener la misma facilidad, o
dificultad, para integrarse en situaciones con sentido. En los experimentos, se
describieron diversas situaciones, como por ejemplo: “Una persona se dio cuenta
de que había olvidado su almohada al llegar a un campamento”. A esta
descripción le seguía la presentación de oraciones formadas con pares de palabras
de igual coocurrencia (almohada y hoja; almohada y agua), según los modelos
HAL y LSA, pero con disponibilidades diferentes. En un caso las disponibilidades
del par de palabras eran compatibles con la meta de la situación (almohada y
hojas) y en el otro sus disponibilidades eran incompatibles con dicha meta
(almohada y agua). Los participantes leían la situación mencionada y enseguida a
un grupo se presentaba una oración como “Para sustituir su almohada rellenó un
viejo suéter con hojas”, y al otro grupo una oración como “Para sustituir su
almohada rellenó un viejo suéter con agua”. A continuación los participantes de
ambos grupos debían puntuar el grado de coherencia de las oraciones, es decir
39
cuál situación tenía más sentido. Los resultados demostraron que en los textos que
incluían oraciones con parejas de términos con disponibilidades compatibles con
la situación, fueron mejor evaluadas en cuanto su coherencia que las oraciones
con términos igualmente correlacionados pero cuyas disponibilidades eran
incompatibles. La investigación muestra, entonces, que la comprensión está más
relacionada con la derivación de disponibilidades que con una simple correlación
de términos.
Finalmente, Kaschak y Glenberg (2003), destacan que el proceso de
derivación de disponibilidades y, como se verá, el de amalgama, no son
algorítmicos sino que son guiado por variados tipos de información, como la
experiencia de los sujetos con los objetos, otros símbolos que ya se hayan
indexado, o la sintaxis de las oraciones.
Amalgama.
La anterior investigación también ilustra el tercer proceso del modelo HI,
el de amalgamar o acoplar las disponibilidades. Éste proceso hace referencia a una
combinación armónica de las disponibilidades derivadas de los elementos. Esta
combinación está condicionada por factores como la sintaxis de la oración o la
compatibilidad con la experiencia motora.
Kaschak y Glenberg (2000) demostraron la influencia de la estructura
sintáctica de las oraciones en la amalgama de las disponibilidades derivadas de los
símbolos perceptuales. A través de una tarea de elección de oraciones pusieron de
manifiesto que el proceso de amalgamar las disponibilidades es guiado por la
sintaxis. Construyeron pares de oraciones con idéntico significado pero con
40
distinta estructura sintáctica: Lindsay bought Sam a sweater to please him
(‘Lyndsay compró a Sam un suéter para complacerlo’) (Doble objeto) vs Lindsay
bought a sweater to please Sam (‘Lindsay compró un suéter para complacer a
Sam’) (Transitiva). Las oraciones se presentaban seguidas de otra que guardaba
una relación inferencial con las dos oraciones precedentes. En algunos casos el
significado de esta última oración concordaba con el significado implicado en la
sintaxis de la oración de doble objeto (Él lo puso en su armario) y en otros
concordaba con el significado de la oración transitiva (Usó su Mastercard). Los
sujetos debían elegir con cuál de las dos oraciones iniciales encajaba mejor la
segunda. Los sujetos demostraron ser sensibles a la sintaxis; emparejaron en
mayor medida las oraciones coincidentes en estructura sintáctica. En una
condición del experimento se incluyó oraciones con verbos inventados, pero que
conservaban la desinencia verbal adecuada para las dos estructuras (doble objeto y
transitiva). Los resultados fueron semejantes a los arrojados con los verbos reales,
lo cual implica que, a pesar de la novedad léxica, la sintaxis sirvió de guía en la
amalgama entre los significados.
En otro par de experimentos Glenberg y Kaschak (2002) examinaron la
compatibilidad entre el contenido de oraciones y los patrones motores a los cuales
éstas refieren (Action-Sentence Compatibility Effect). Particularmente investigaron
las diferencias en la comprensión de oraciones cuando se somete a los
participantes a la realización de acciones que concuerdan con el movimiento
descrito en la oración, y cuando se les pide realizar acciones que involucran
movimientos contrarios a los implicados en la oración que se está leyendo.
Concluyeron que había una relación significativa entre la comprensión de las
41
oraciones y el movimiento compatible con la acción descrita en la oración. En otra
investigación (De Vega, Robertson, Glenberg, y Rink, 2004) se investigó la
interacción entre la comprensión de textos narrativos, las propiedades de las
acciones y las marcas temporales especificadas mediante adverbios, teniendo en
cuenta la acción motora y el carácter real o mental de la acción descrita. Se
demostró que fueron más fáciles de comprender las acciones simultáneas de un
mismo actor que involucraban diferentes sistemas motores (p. ej. mientras
pintaba, silbaba) que aquellas que implicaban el mismo sistema motor (p. ej.
mientras pintaba, cortaba leña). Sin embargo se evidenció que cuando se incluía
alguna de las acciones que compartían el mismo sistema motor en forma de deseo,
idea o plan (p. ej. mientras pintaba pensaba en cortar leña), las acciones volvían
a ser fácilmente comprendidas por los participantes, a pesar de ser simultáneas.
De este modo se comprobó que en el proceso de amalgama también intervienen
sistemáticamente tanto las representaciones motoras directamente relacionadas
con las acciones descritas como pautas dadas por elementos sintácticos (i.e.
adverbios como ‘mientras’).
Finalmente, Glenberg y Kaschak (2003) resaltan que estos tres procesos,
indexación, derivación de disponibilidades y amalgama, no necesariamente tienen
lugar en el orden presentado o poseen límites rígidos. Tal como se deduce de las
anteriores investigaciones, resulta muy difícil establecer límites severos entre los
procesos que integra la HI. Por ejemplo, las disponibilidades solamente se derivan
en la interacción entre varios elementos y es en la amalgama dónde se evidencia
qué disponibilidades se derivan y cómo se aprecian su compatibilidad o
incompatibilidad. Del mismo modo, para derivar las disponibilidades es precisa la
42
indexación de los símbolos perceptivos, de lo contrario no habría objetos sobre los
cuales realizar este proceso.
Conclusión
Hasta este punto, de la revisión de las teorías corpóreas se puede
vislumbrar que éstas explican básicamente la comprensión de conceptos concretos
(p. ej. ‘silla’, ‘almohada’, ‘piedra’, etc). Éste es precisamente uno de los puntos
sobre los cuales sus críticos han llamado la atención (véase la discusión sobre las
teorías corpóreas en De Vega, Graesser, y Glenberg [2008]). Los críticos aducen
que, por ejemplo, en la comprensión de conceptos abstractos (p. ej. ‘filosofía’,
‘verdad’, ‘magnitud’, ‘deducción’) resulta difícil establecer la relación entre la
experiencia perceptiva y los mismos pues una de sus características es su
alejamiento de los referentes físicos. En tal sentido, en el siguiente apartado
teórico se hace una revisión de las principales teorías psicológicas y estudios
sobre conceptos en los que se aborda la distinción “abstracto” vs. “concreto”,
incluyendo los acercamientos que las teorías corpóreas han realizado sobre esta
temática. Examinar el procesamiento de conceptos abstractos, como los
científicos, es un propósito central de esta tesis doctoral.
43
Capítulo 3. Abstracción vs Concreción y Teorías Psicológicas
Los usos de ‘abstracción’ y ‘abstracto’ en relación con los conceptos
pueden resumirse en dos grandes perspectivas, no necesariamente excluyentes
(para una detallada revisión véase Barsalou, 2003, 2005). Una de ellas liga la
abstracción a la generalidad, y la otra, a la naturaleza física tangible o no de los
referentes.
De acuerdo con la primera perspectiva, la de la generalidad entre
categorías, se considera que un concepto es más abstracto en la medida que
pertenezca a un nivel categorial más alto. Por ejemplo, entre los conceptos ‘ser
vivo’, ‘perro’ y ‘pastor alemán’, se considera más abstracto ‘ser vivo’ que los
otros dos por ser más general, es decir por abarcar más miembros de diferentes
categorías en su interior. A la vez, ‘perro’ sería más abstracto que ‘pastor alemán’
por ser más general.
En la segunda perspectiva, los conceptos concretos y los abstractos están
ubicados en cada extremo de un continuo, en lugar de oponerlos categóricamente
en conjuntos cerrados (Wiemer-Hastings, Krug y Xu, 2001). En un extremo, el
más concreto, estarían los conceptos más tangibles (p. ej. los objetos físicos y las
actividades motoras) en tanto que en el otro estarían, por ejemplo, conceptos
como ‘idea’, ‘sentimiento’, ‘pensar’, cuyo referente no es tangible ni perceptible
directamente, sino inferido.
Existen diferencias en el procesamiento de conceptos abstractos y
conceptos concretos, así como en la clase de contenido almacenado en la memoria
44
para estos dos tipos de conceptos. A continuación se revisan algunas de estas
diferencias.
Procesamiento de conceptos abstractos y conceptos concretos
La investigación en psicología ha revelado diferencias de procesamiento
entre conceptos abstractos y conceptos concretos. Entre las diferencias halladas se
ha establecido que el recuerdo de conceptos abstractos es peor que el de conceptos
concretos (Wattenmaker y Shoben, 1987); el acceso léxico y el reconocimiento de
palabras correspondientes a conceptos abstractos toma mayor tiempo que en
aquellas relativas a conceptos concretos (Schwanenflugel y Shoben, 1983;
Schwanenflugel, Harnishfeger y Stowe, 1988); el recuerdo y comprensión de
oraciones que incluyen conceptos abstractos es peor que el de aquellas que
integran conceptos concretos (Schwanenflugel, 1991); el acuerdo sobre los
ejemplares de conceptos abstractos es menor que el mismo en conceptos concretos
(Wiemer-Hastings, Barnard, y Faelnar, 2004); es más difícil recuperar
información contextual relacionada con una situación en la que se incluyen
conceptos abstractos que en aquellas que incluyen conceptos concretos
(Schwanenflugel, 1991); y, finalmente, mientras que los juicios de similitud entre
ítems abstractos se realizan preferentemente con base en relaciones temáticas, los
juicios para ítems concretos se fundamentan en relaciones taxonómicas (Wiemer-
Hastings y Xu, 2003).
En el campo psicológico se resaltan cuatro perspectivas teóricas que
explican estas diferencias: (a) el Modelo de Representación Dual, (Paivio, 1971;);
(b) la Teoría de la Disponibilidad de Contexto, (Schwanenflugel y Stowe 1989;
Schwanenflugel, 1991); (c) la teoría de Wiemer-Hastings sobre las relaciones
45
conceptuales que restringen el uso de los conceptos abstractos y concretos
(Wiemer-Hastings, Krug y Xu, 2001); y (d) la perspectiva del análisis de las
propiedades, que hace énfasis en las diferencias de contenido entre estos
conceptos y en las raíces experienciales y situacionales de la comprensión
(Barsalou y Wiemer-Hastings, 2005; Wiemer-Hastings y Xu, 2005; Wu y
Barsalou, 2009).
La representación dual
El modelo de representación dual (Paivio, 1971, 1986) propone que en el
procesamiento de palabras están disponibles dos tipos de información: la
información codificada verbalmente y otra que se codifica en formato de imagen.
Mientras que los conceptos concretos disponen de los dos tipos de información,
los conceptos abstractos solamente dispondrían de la información verbal. Según
este modelo el mayor tiempo invertido en determinadas tareas con palabras
abstractas (p. ej. decisión léxica) se debe a la menor disponibilidad de
representaciones de imagen en este tipo de conceptos (Glass, Eddy y
Schwanenflugel, 1980; Holmes y Langford, 1976; Klee y Eyesenck, 1973).
Algunas investigaciones que emplearon tareas de recuerdo de oraciones,
prueban la relación entre concreción e imagery5. Por ejemplo, Jorgensen y Kintsch
(1973) concluyeron que la imagery alta (mayor concreción), en contraposición
con la imagery baja (menor concreción), beneficia la recuperación de información
de la memoria semántica. Así, una oración como ‘El libro tiene una cubierta’ (de
5 Se empleará el término inglés imagery para hacer referencia a la información representada en
formato de imagen por no disponer de un término preciso en español y porque las traducciones
como imaginería no se han convencionalizado.
46
imagery alta) es más fácil de recordar que ‘El camión tiene combustible (de
imaginery baja).
Glass, Eddy y Schwanenflugel (1980) realizaron un estudio en el cual
compararon el tiempo de verificación semántica de oraciones que involucran
conceptos abstractos como ‘toda idea es un pensamiento’ con otras que involucran
conceptos concretos como ‘toda escopeta es un arma’. Aunque los tiempos de
verificación no mostraron diferencias significativas en el procesamiento de las
oraciones abstractas respecto de las concretas, sí fue mejor la ejecución de la tarea
de verificación semántica en las oraciones concretas que en las abstractas.
Klee y Eyesenck (1973) también evidenciaron mejores tiempos de
verificación de oraciones concretas (p. ej. ‘El veterano soldado montó el caballo
cojo’), respecto de oraciones abstractas (p. ej. ‘La mala actitud causa una pérdida
mayor’) con la misma estructura sintáctica. Aunque Holmes y Langford (1976) y
Moeser (1974) criticaron la verosimilitud de las oraciones empleadas por Klee y
Eyesenck (1973), en sus estudios con materiales verbales más controlados
también obtuvieron mejores resultados en las oraciones con materiales concretos.
Un aspecto metodológico resaltado por Kroll y Merves (1986) es que otro
factor implicado en los efectos de la concreción, es decir en las diferencias de
ejecución entre ítems concretos y abstractos, es la manera de presentar los ítems,
bien sea presentando en conjunto los ítems con un mismo grado de concreción, o
mezclando ítems abstractos y concretos en las pruebas. Su estudio demostró que
los efectos del grado de concreción son más evidentes cuando se presentan los
ítems en conjuntos separados que mezclados. El resultado es aún más marcado
47
cuando el primer grupo que se presenta es el de las palabras abstractas. El mismo
estudio también demostró que otro factor implicado en las diferencias entre
palabras de distinta concreción es la frecuencia. Al parecer son más notables las
diferencias cuando las palabras son de baja frecuencia.
También se halló que en tareas de verificación de oraciones que
implicaban la comprensión de paráfrasis y la realización de inferencias, los sujetos
fueron más rápidos y eficaces con materiales concretos que con abstractos. Por
ejemplo, oraciones concretas, de mayor imagery, como ‘el profesor de karate
golpeó la tablilla’, se verificaron como equivalentes más rápidamente en pares
compuestos por una paráfrasis (p. ej. ‘la tablilla fue golpeada por el profesor de
karate’) o por oraciones que implicaban una inferencia (‘el profesor de karate
rompió la tablilla), que los pares constituidos por oraciones abstractas (p. ej. ‘la
víctima fue silenciada con amenazas’) con paráfrasis (‘las amenazas silenciaron a
la víctima’) o con oraciones inferenciales (‘la víctima estaba asustada’) (Belmore,
Yates, Bellack, Jones y Rosenquist, 1982).
En un estudio con una perspectiva más compleja de la comprensión,
Marschark (1979) contrastó el desempeño de los sujetos en dos condiciones
experimentales (i.e leer para comprender y leer para recordar) utilizando
oraciones concretas y abstractas. En la primera condición, leer para comprender,
se hallaron resultados marginalmente mejores en las oraciones con materiales
concretos; en la otra condición, en las pruebas de recuerdo, se presentaron
diferencias amplias, significativas, a favor del procesamiento de materiales
concretos.
48
Aunque en los experimentos referenciados hay diferentes maneras de
concebir la comprensión, en la mayoría de estos estudios se ha visto que las
personas se muestran más rápidas y efectivas al procesar materiales léxicos y
oracionales concretos que abstractos. Desde la hipótesis de la representación dual
los mejores resultados hallados en el procesamiento de conceptos concretos versus
abstractos radican en que los primeros están representados tanto en un formato
verbal como en uno de imagen, lo cual facilita su acceso y comprensión. En su
lugar, los conceptos abstractos presentan peores índices en comparación con los
concretos porque solamente están codificados en un formato verbal.
Disponibilidad de contexto
De otra parte, la teoría de la disponibilidad de contexto (Schwanenflugel y
Shoben, 1983; Schwanenflugel, Harnishfeger y Stowe, 1988; Schwanenflugel y
Stowe 1989; Schwanenflugel, 1991) propone otra explicación de las diferencias
en el procesamiento de conceptos concretos y abstractos. Esta teoría sostiene que
estas diferencias se explican por la mayor disponibilidad de contextos a los cuales
asociar los conceptos concretos que los abstractos. Por esta razón se sugiere que al
añadir información contextual a los materiales abstractos se facilitaría su
comprensión. Esta información contextual puede provenir del conocimiento
previo del sujeto o de estímulos externos. En este sentido afirman Schwanenflugel
et al (1988. p. 501):
“los materiales abstractos son pobremente comprendidos porque las
personas presentan grandes dificultades en la recuperación y uso de
conocimiento relevante del mundo para comprender dichos materiales. En
otras palabras, las personas tienen grandes dificultades para recuperar el
49
contexto interno propio, el cual debiera añadirse al significado que intenta
construir”.
Así, mientras el modelo de representación dual hace énfasis en la disponibilidad
de información sensorial (imagery) como la base de la mejor comprensión de
materiales concretos, el modelo de la disponibilidad de contexto resalta la
recuperación de la información contextual a partir del conocimiento previo. Este
modelo propone que al aumentar la disponibilidad de conocimiento previo
relevante en la memoria para los conceptos abstractos (p. ej. a través de la
presentación de contextos relevantes) se igualaría o, por lo menos, habría menores
diferencias en el procesamiento de conceptos abstractos y conceptos concretos.
Una evidencia de ello es el estudio de Schwanenflugel y Shoben (1983), en el cual
demostraron que las diferencias en el tiempo de lectura entre oraciones abstractas
y oraciones concretas desaparecen cuando las oraciones abstractas se insertan en
un párrafo (que proporciona contexto). Además demostraron, a través de tareas de
decisión léxica, que los tiempos de procesamiento de ítems abstractos insertos en
oraciones mejoran significativamente en comparación con la presentación aislados
de contexto. Adicionalmente se encontró que los tiempos de decisión léxica para
los ítems concretos no mejoraron al estar incluidos en oraciones, en comparación
con los abstractos. En otro experimento (Schwanenflugel, 1991) se controlaron los
índices de disponibilidad contextual para que fuesen iguales en los ítems
concretos y abstractos. En este caso los tiempos de decisión léxica no difirieron
significativamente entre los ítems. Del mismo modo, Wattenmaker y Shoben
(1987) también demostraron que las diferencias en el recuerdo y los tiempos de
50
lectura entre ítems abstractos y concretos desaparecen cuando los ítems están en
oraciones.
Con base en estas evidencias, la teoría de disponibilidad de contexto
afirma que los efectos de concreción/abstracción en tareas de decisión léxica y de
verificación de oraciones no se deben tanto a la dificultad para recuperar
información codificada en forma de imágenes (imagery), como propone el
modelo de representación dual, sino que son atribuibles a la facilidad para
recuperar información contextual relacionada a partir del conocimiento previo.
Así, los efectos de concreción en decisiones léxicas no serían efectos de
características del procesamiento de los conceptos aislados, sino efectos de la
disponibilidad de contexto.
Relaciones conceptuales
Un tercer modelo, basado en el análisis de las relaciones conceptuales
(Wiemer-Hastings, Krug y Xu, 2001), propone que las diferencias entre los dos
tipos de conceptos son explicables porque cada uno posee diferentes propiedades
constitutivas y estructurales.
Wiemer-Hastings, Krug y Xu (2001) propusieron un conjunto de
elementos que condicionan la conceptualización de los conceptos abstractos (ver
la Tabla 1) de los cuales depende la aplicación de dichos conceptos en diversas
situaciones.
51
Elementos concretos Elementos introspectivos Agente Meta Agente 2 Conocimiento/Memoria Grupo (personas) Creencia/ Actitud Objeto Sentimiento Localización Evento mental/Pensamiento Pronunciación Relaciones Acción Agente-agente Atributo de objeto Agente-otras personas Comportamiento no verbal Agente-objeto
Elementos de la situación Agente-sujeto temático Asunto/ Tema Relación entre dos entidades Obstáculo Pronunciación-relación temática
Aspectos temporales Relevancia del pasado Relevancia del futuro Cambios entre fragmentos de tiempo (Evento) Continuidad de cambios entre fragmentos de tiempo (Proceso) Continuidad del estado entre fragmentos de tiempo (Estado) Copresencia temporal de eventos (causalidad)
Tabla 1. Restricciones contextuales de las entidades abstractas (Adapatado de Wiemer-Hastings, Krug y Xu [2001]).
Este tercer modelo desarrolla dos aspectos básicos: los contextos en los
que se integran los conceptos abstractos y su relación con otras entidades, y la
organización interna de los conceptos.
En relación con el primer aspecto, las relaciones de los conceptos con
otros elementos dentro de un contexto se explica de qué manera los elementos que
constituyen la estructura del concepto delimitan (restringen) su comprensión y
aparición en diversas situaciones. Dependiendo de los aspectos de la situación de
los cuales es contingente el concepto abstracto, éste puede aparecer en contextos
más o menos variados. Se propone, por ejemplo, que si son necesarios más
elementos, la aparición del concepto en una situación está más restringida (p. ej. el
concepto ‘argumentar’ requiere una situación que incluya un agente que realice la
acción, una meta y un tema). En tanto que un concepto ligado a menos
52
restricciones puede aparecer en variadas situaciones. Por ejemplo el concepto
‘imaginar’ exige solamente la presencia de agente que realice la actividad mental
(p. ej. cualquier persona). Desde esta perspectiva, un concepto menos restringido
podría aparecer en más situaciones que uno con mayores restricciones.
Por otro lado, Wiemer-Hastings, Barnard y Faelnar (2004) resaltan que las
propiedades de las categorías abstractas, son flexibles y están ligadas a múltiples
contextos, (p. ej. un agente puede aparecer en variadas situaciones y posee pocas
restricciones). Este rasgo de los conceptos abstractos es opuesto al de los
conceptos concretos, cuyas características más definidas (p. ej. partes o
características perceptivas o funcionales) permiten correlaciones y vínculos más
predecibles (p. ej. en razón de los vínculos entre sus características: una abeja
puede volar y tiene alas).
En desarrollo del segundo aspecto, el modelo describe que es posible
analizar las diferencias entre conceptos abstractos y concretos centrándose en la
organización interna (estructura) de las categorías conceptuales (Wiemer-
Hastings, Barnard y Faelnar, 2004). Anteriores estudios (Huttenlocher y Lui,
1979; Johnson-Laird, 1976; Hampton, 1981) ya demostraron que las categorías
taxonómicas no son tan distintivas y sobresalientes en ítems abstractos (p. ej.
sentimiento, pensamiento; estado, nación, etc.) como en ítems concretos (p. ej.
animal, planta, líquido, sólido), dejando entrever que los ítems abstractos no están
organizados −y por tanto, almacenados en la memoria− en conjuntos bien
diferenciados taxonómicamente, sino en otro tipo de estructuras, como las
temáticas. Las relaciones temáticas son aquellas que no están basadas en la
pertenencia a una misma categoría sino en relaciones causales, temporales,
53
espaciales, de coocurrencia, o finales. Este hecho explicaría por qué los conceptos
abstractos se solapan fácilmente, pues este tipo de conceptos se organizarían en la
memoria en conjuntos incluyentes, y no en conjuntos excluyentes como los
basados en taxonomías.
Por ejemplo, Wiemer-Hastings y Xu (2003) demostraron que las
semejanzas taxonómicas parecen no tener influencia en los juicios de similitud
sobre conceptos abstractos. En tareas que incluyen pares de ítems los sujetos
tienden a centrase más en las relaciones temáticas en los pares abstractos, mientras
que se centran más en relaciones taxonómicas en los pares concretos. Por ejemplo,
en tareas que implican juicios de similitud, hay participantes que evalúan celos y
enfado como similares porque los celos pueden causar enfado y no por pertenecer
a la misma categoría taxonómica “estado emocional” o “sentimiento” (Wiemer-
Hastings y Xu, 2003; Wiemer-Hastings, Barnard y Faelnar (2004); Wisniewski y
Bassok, 1999). La información taxonómica −por ejemplo, que celos y enfado son
‘sentimientos’− no es ‘sobresaliente’ en los ítems abstractos, al contrario de los
ítems concretos y, por lo tanto, se recurre a otros criterios para justificar la
relación entre los ítems abstractos.
En consecuencia, Wiemer-Hastings y Xu (2003) y Wiemer-Hastings,
Barnard y Faelnar (2004) concluyen que las relaciones temáticas serían un
principio de organización preponderante de ítems abstractos, lo cual ya había sido
sugerido por Hampton (1981) en una clásica investigación sobre conceptos
abstractos.
54
En relación con la organización interna de las categorías, pero apuntando
ahora hacia las características de los miembros de las categorías abstractas,
Wiemer-Hastings, Barnard y Faelnar (2004), evidenciaron que sus ítems no tienen
muchos ejemplos típicos, y que los pocos ejemplos típicos tienen unos índices
bajos de tipicidad. Los ítems abstractos se relacionan más con estados, procesos,
eventos y estados mentales que los ítems concretos y las categorías de ítems
abstractos tienen ejemplares de baja frecuencia de producción, a diferencia de los
ejemplares de categorías concretas, los cuales poseen mayores índices de
frecuencia.
Adicionalmente, en un nivel más específico, se demostró que los
conceptos abstractos poseen dos características particulares: el conjunto de rasgos
que se emplea para describirlos es reducido y estos rasgos son menos distintivos
que los de los conceptos concretos (Wiemer-Hastings, Barnard y Faelnar, 2004).
Se vislumbra (entonces) de nuevo, que la memoria de los conceptos abstractos no
parece estar organizada en torno a categorías taxonómicas que pueden ser
fácilmente recordadas empleando un nombre reconocido, sino con base en otro
tipo de organización (p. ej. temática).
A partir de las evidencias de esta perspectiva de investigación, las
diferencias entre conceptos abstractos y concretos se resumirían así: (1) los
conceptos abstractos pueden ser integrados flexiblemente en secuencias
temporales o eventos causales; (2) los conceptos abstractos se han caracterizado
por ser más dependientes de entidades externas y eventos (coocurrencias
temporales); (3) los conceptos abstractos presentan menos ejemplos típicos que
los concretos; (4) entre los ítems abstractos se suelen dar mayores juicios de
55
similitud fundamentados en integraciones temáticas (muchas veces creativas) que
entre ítems concretos; en este sentido, los conceptos abstractos funcionan más
como esquemas y marcos generales que como categorías bien definidas
taxonómicamente (Wiemer-Hastings, Krug y Xu, 2001; Wiemer-Hastings y Xu,
2003; Wiemer-Hastings, Barnard y Faelnar, 2004; Wiemer-Hastings y Xu, 2005).
Análisis de propiedades
La cuarta perspectiva, fundamental en los estudios experimentales que se
presentarán a continuación, hace énfasis en las diferencias de contenido entre
conceptos concretos y conceptos abstractos para demostrar las raíces
experienciales y situacionales de la comprensión (Barsalou, 1999; Barsalou y
Wiemer-Hastings, 2005; Wiemer-Hastings y Xu, 2005; Wu y Barsalou, 2009).
Una de las tesis más importantes de las teorías corpóreas indica que en el proceso
comprensión se crean y manipulan no solamente símbolos abstractos, sino
símbolos perceptivos, modales, enraizados en la experiencia motora y subjetiva de
los sujetos. Estos símbolos son básicos para la comprensión, pues al almacenar
información perceptiva y motora, ésta está disponible en los simuladores de los
conceptos. Llegado el momento, se reconstruyen los estados sensoriomotores
correspondientes, es decir, se crean simulaciones de los conceptos. Dichas
simulaciones, como se expuso en el capítulo 1, integran conocimientos de
distintos tipos, incluidos los fundamentados en la experiencia perceptiva y las
propias introspecciones, así como el conocimiento abstracto y las asociaciones
verbales (Barsalou, 2003a; Barsalou et al, 2008, Yeh y Barsalou, 2006).
En este marco de ideas, Barsalou y sus colegas (Barsalou y Wiemer-
Hastings, 2005; Wiemer-Hastings y Xu, 2005; Wu y Barsalou, 2009) han llevado
56
a cabo un conjunto de investigaciones para probar que en el proceso de simulación
intervienen varios tipos de conocimiento, a través del análisis de protocolos de
generación de propiedades6. Wu y Barsalou (2009) estudiaron el contenido
conceptual de entidades concretas. Se pedía a los sujetos que dijeran,
inmediatamente después de la presentación de un concepto diana, las propiedades
que creyeran que pertenecían a dicho concepto. Se da por sentado que las
propiedades generadas provienen de la simulación que se ha generado en la mente
de los sujetos después de haber recibido el estímulo lingüístico. Después de la
transcripción de las propiedades producidas se halló que en dichos conceptos los
sujetos no solamente incluían propiedades relativas a características de la entidad
y a su clase taxonómica, sino que también se representaban propiedades y
elementos de las situaciones en las cuales los objetos suelen aparecer, así como
apreciaciones subjetivas (introspecciones) de su experiencia con estos objetos. Por
ejemplo, para el concepto ‘melón’ los sujetos generan propiedades relativas al
tamaño, color, forma, sabor, es decir, propiedades de la entidad misma, otras
taxonómicas (p.ej. ES UNA FRUTA, UN VEGETAL), así como referencias a las
situaciones y elementos junto con los que se encuentran los melones (p.ej. SE
COMEN EN EL POSTRE, SE CORTAN CON CUCHILLOS), y a su experiencia personal
con el concepto (p. ej. RECUERDO UN PICNIC).
Para medir el contenido de los conceptos diseñaron un modelo de
codificación de las propiedades (Wu y Barsalou, 2009) con cinco categorías
6 ¿Qué es una propiedad? Field (2008) destaca que el término propiedad en psicología alude a las entidades mentales que se corresponden con los predicados sobre cualidades de las entidades. Este sentido, feature (en inglés), es básico en la definición de concepto, pues se asume que constituyen un concepto está constituido por conjunto de propiedades (entidades mentales).
57
generales (propiedades taxonómicas, de entidad, situacionales, introspectivas y
miscelánea), las cuales, a su vez, incluían niveles más específicos de codificación.
Las propiedades taxonómicas, por ejemplo, recogen las menciones a las categorías
supraordenadas o subordinadas al concepto diana; bajo la categoría de entidad se
codifican las características del concepto, así como sus funciones; las propiedades
situacionales contemplan los eventos, las situaciones y elementos incluidos en
éstas; en la categoría de introspección se sitúan las referencias al estado mental, a
las operaciones cognitivas del sujeto, así como a las evaluaciones afectivas en
relación con el concepto diana; en el grupo de miscelánea se codificaron otras
informaciones, sin relevancia teórica para esta clase de experimentos (p. ej.
repeticiones, vacilaciones, metacomentarios sobre la tarea, etc.).
Wu y Barsalou (2009) encuentran que la mayoría de las propiedades que se
generan para conceptos concretos son propiedades de la entidad. Sin embargo, el
26 % del total de propiedades expresadas corresponden a propiedades de la
situación e introspecciones. Este resultado respalda parte de las tesis de las teorías
corpóreas, especialmente en lo referente a que en el proceso de comprensión del
concepto asociado a un término, junto al procesamiento puramente lingüístico de
las palabras, se produce una simulación que incluye tanto información abstracta y
general como información flexible proveniente de la percepción, de las distintas
modalidades sensoriales y de la experiencia del sujeto con dicho concepto
(Barsalou, 1999; Glenberg, 2007; Glenberg y Kaschak, 2002; Glenberg y
Robertson, 2000; Wu y Barsalou, 2009; Yeh y Barsalou, 2006).
Este modelo (WB) también fue empleado con algunas modificaciones,
para medir el contenido conceptual de conceptos concretos en otras
58
investigaciones (Barsalou y Wiemer-Hastings, 2005; Cree y McRae, 2003; McRae
y Cree, 2002; Mc Rae, Cree, Seidenberg y Mc Norgan, 2005). Con base en los
datos de un estudio normativo previo (McRae, de Sa y Seidenberg, 1997), McRae
y Cree (2002; Cree y McRae, 2003) analizó el contenido de 549 conceptos
concretos utilizando el modelo WB. El reparto de propiedades generadas, al igual
que en el trabajo de Wu y Barsalou (2009), mostró una mayor proporción de
propiedades de entidad, seguido por las situacionales, taxonómicas e
introspectivas (Tabla 2 y Figura 4). Es decir, que la mayor parte de las
propiedades generadas en conceptos concretos corresponden a las características
de la entidad, aunque un estudio exploratorio (Barsalou y Wiemer-Hastings, 2005)
arrojó resultados discrepantes con los de los otros tres.
Propiedades
Wu y Barsalou (2009)
Cree y MacRae (2003)
MacRae y Cree (2002)
Barsalou y Wiemer-Hastings
(2005) Taxonómicas 0.08 0.10 0.10 0.07 Entidad 0.65 0.55 0.55 0.26 Situacionales 0.24 0.32 0.31 0.46 Introspectivas 0.03 0.04 0.04 0.21 Tabla 2. Resultados de investigaciones previas con conceptos concretos: proporción de propiedades de cada una de las 4 categorías.
Figura 4. Proporciones de cada tipo de propiedad en 4 estudios previos para conceptos concretos.
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
Taxonómicas Entidad Situacionales Introspectivas
Proporciones
Propiedades
Resultados previos para conceptos concretos
W& B (2009)
B &W-H (2005)
C & McR (2003)
McR & C (2002)
59
A pesar de que el modelo WB se diseñó para el estudio de materiales
concretos, Barsalou y Wiemer-Hastings (2005) lo aplicaron también, con algunas
modificaciones, en el análisis de propiedades generadas para conceptos abstractos
como ‘verdad’, ‘invención’ o ‘libertad’. Los resultados arrojaron que la mayor
parte de las propiedades generadas para los conceptos abstractos fueron las de
situación, en contraposición a la mayoría de resultados obtenidos para los
conceptos concretos (Figura 5).
Figura 5. Proporción de las propiedades generadas para conceptos abstractos
Igualmente, Wiemer-Hastings y Xu (2005) utilizaron la misma
categorización para las propiedades generadas sobre una muestra mayor de
conceptos abstractos, obteniendo resultados semejantes a los de Barsalou y
Wiemer-Hastings (2005) (Figura 6)
0,05
0,15
0,52
0,28
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
Taxonómicas Entidad Situacionales Introspectivas
Proporciones
Propiedad
Proporción de propiedades para conceptos abstractos(Barsalou & Wiemer-Hastings, 2005; Análisis 1).
60
0,33
3,44
1,09
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
Entidad Situacionales Experienciales
Frec
uen
cia
Propiedad
Frecuencia media de propiedades para conceptos
abstractos(Wiemer-Hastings & Xu, 2005).
Figura 6. Frecuencia media de propiedades generadas para conceptos abstractos. En el estudio de Wiemer-Hastings y Xu (2005) no se tuvieron en cuenta las propiedades taxonómicas; las propiedades denominadas experienciales corresponden a las introspectivas en el modelo WB
De nuevo, en los conceptos abstractos predominan las propiedades de
situación seguidas por las introspectivas.
En resumen, los datos de las investigaciones sobre generación de
propiedades que utilizan el modelo WB indican, aún con las discrepancias notadas
en algunos estudios, que todos los conceptos integran propiedades pertenecientes
a las entidades mismas con propiedades relacionadas con las situaciones y
experiencias en que suelen aparecer esas entidades. Sin embargo, un resultado
fundamental es que las referencias a propiedades de entidad son mayores en los
conceptos concretos que en los conceptos abstractos, en tanto que las propiedades
situacionales e introspectivas son mayores en los segundos que en los primeros.
Sobre esta diferencia crucial se fundamentará el segundo grupo de estudios
experimentales que se presentan en esta tesis.
61
SEGUNDA PARTE
Trabajo experimental
62
El trabajo experimental integra dos grupos de estudios sobre el uso y
almacenamiento en la memoria de los conceptos científicos. El primero,
presentado en el capítulo 4, se centra en la investigación de la posibilidad de
inducir disponibilidades en estudiantes que intentan comprender el
comportamiento de algunos sistemas físicos sencillos. El segundo, comprende dos
estudios, presentados en los capítulos 5, 6 y 7, sobre el contenido en la memoria
de algunos conceptos científicos básicos.
63
Trabajo experimental 1.
64
Capítulo 4. Derivación de disponibilidades “científicas”. Experimento 1.
Junto al reconocimiento de las evidencias experimentales que dan sustento
a las teorías corpóreas, muchas de sus investigaciones se han ocupado de la
comprensión de oraciones que describen eventos y situaciones concretas. En el
trabajo que se presenta a continuación se utiliza un modelo de comprensión de
oraciones, la Hipótesis Indexical (Glenberg, 1997, 2007; Glenberg & Kaschak,
2002; Kaschak & Glenberg 2000, 2003) para analizar el proceso, menos
explorado de la comprensión y uso de información científica abstracta (De Vega,
Graesser, & Glenberg, 2008).
De acuerdo con la HI (Cfr. Capítulo 2), la comprensión de una oración
implica, en primer lugar, la indexación de los referentes, recuperando los posibles
símbolos perceptivos o creando un nuevo símbolo. A continuación deben
derivarse las disponibilidades perceptivas. En el caso de las oraciones que
incluyen conceptos científicos, parece necesario recuperar también otras
disponibilidades, que llamaremos científicas, abstractas, es decir, menos
enraizadas en la experiencia perceptiva y más basadas en definiciones precisas de
los términos científicos y en las relaciones existentes entre ellos. Estas
disponibilidades científicas se encargarían de activar en la mente las posibilidades
de acción de los objetos, de acuerdo con las leyes de la ciencia, más allá de su
simple apariencia y de la experiencia corriente. Entonces, ¿cómo se relacionarían
estas disponibilidades científicas con el concepto de disponibilidad manejado en
la literatura sobre la corporeidad y en la HI? A continuación se analiza esta
65
relación, en un caso particular, y el papel de las disponibilidades en la
comprensión del contenido científico.
Ideas Alternativas, Conceptos Científicos y Disponibilidades
En el campo de la didáctica de las ciencias han sido ampliamente
investigadas las llamadas ‘concepciones alternativas’ de los estudiantes para
explicar algunas de las dificultades en el aprendizaje (Carrascosa, 2005). Creer
que los cuerpos caerán más rápido en función de su peso, o que la corriente
eléctrica se va agotando a lo largo de un circuito son ejemplos de concepciones
alternativas relacionadas con conceptos científicos. Estas concepciones
alternativas, llamadas también preconcepciones, o ideas espontáneas, producen
patrones relativamente sistemáticos de error en la explicación de fenómenos
naturales. Su origen residiría, en algunas ocasiones, en la experiencia diaria de
interacción de los participantes con el mundo y en la percepción de los mismos
−p. ej. ‘el movimiento implica una fuerza’−, y en otras, en generalizaciones
equivocadas de conceptos escolares −p.ej. ‘el peso de un objeto es igual a su
masa’− (Smith, diSessa & Roschelle, 1993).
Tales concepciones alternativas son más frecuentes en campos de la Física,
como la Mecánica, donde la experiencia sensorial es más directa, que en otros
donde es indirecta o no existe, como el Electromagnetismo. Sin embargo, algunas
de estas ideas alternativas se aplican a varios dominios (Reiner, Slota, Chi &
Resnik, 2000). Así por ejemplo, algunas concepciones alternativas de la mecánica,
como la idea de gasto de la fuerza/energía, se extrapolan a la electricidad en los
modelos de gasto de la carga eléctrica en un circuito.
66
Algunos autores consideran que las ideas alternativas se organizan en
estructuras generales que son la base para la creación de completos modelos
mentales (Vosniadou e Ioannides, 1998). Por ejemplo, algunos niños crean
modelos sintéticos para conciliar la percepción de vida en un plano horizontal con
la redondez del planeta que se aprecia en los libros y los medios audiovisuales
(Figura 7). Para algunos de ellos el planeta es redondo pero en la cima el planeta
es plano y en esa parte plana viven los seres humanos (Vosniadou y Brewer, 1992;
Vosniadou e Ioannides, 1998).
Figura 7. Ilustraciones de las descripciones de niños sobre la redondez del planeta (Adaptado de Vosniadou y Brewer, 1992.)
En síntesis, estas concepciones alternativas son elementos utilizados en la
interpretación de los fenómenos de la vida diaria, muchas de ellas están fundadas
en la percepción, y se refuerzan en su aplicación inapropiada a situaciones
diversas. Muchas de estas ideas alternativas parecerían, por tanto, corresponder
precisamente a disponibilidades falsas −según el esquema de Gaver (1991) (cfr.
Capítulo 2)−, es decir, a la atribución de posibilidades inexistentes de interacción
con los objetos.
En este sentido, se pretende estudiar cómo se relaciona la derivación de
disponibilidades en la comprensión de fenómenos naturales y situaciones
67
explicadas por la ciencia, con algunas de estas concepciones alternativas, al
tiempo que se examina si es posible modificar la derivación de disponibilidades
falsas para inducir la derivación de disponibilidades científicas. En el trasfondo de
este objetivo, y en relación con la Hipótesis Indexical, reside la suposición general
de que tales concepciones alternativas intervienen en la comprensión del
contenido científico a través de la derivación de disponibilidades falsas.
Los experimentos que siguen intentan examinar las características de la
derivación de las dos clases de disponibilidades involucradas en la comprensión
de un fenómeno natural y en las predicciones sobre su comportamiento: las
disponibilidades perceptivas y las llamadas disponibilidades científicas. Para ello,
en los experimentos se presentan fenómenos naturales (caída de un grave,
movimiento de rotación de un objeto, calentamiento o enfriamiento de dos
materiales) algunas de cuyas características (trayectoria de caída, sentido del
movimiento, temperatura de los materiales) deben ser predichas por los
participantes (alumnos de los últimos años de la enseñanza secundaria). El
proceso de comprensión y subsiguiente predicción del comportamiento del
sistema se interpreta en términos de los componentes de la HI: indexación,
derivación de disponibilidades y amalgama. La presentación de la información
científica, a través de texto e imágenes, hace esperar pocas dificultades en el
primer componente, la indexación. El análisis se centra, por tanto, en las
dificultades en los pasos siguientes, especialmente en el proceso de derivación de
disponibilidades. Para realizar este análisis se crearon dos condiciones: una
condición facilitadora (CF) de la derivación de disponibilidades científicas y otra
condición no facilitadora (CNF) de estas disponibilidades. Para la facilitación se
68
proporciona a los participantes una serie de ítems previos que se espera
favorezcan la derivación de disponibilidades científicas en un ítem diana. En otra
condición no se proporcionan estos ítems previos y el sujeto debe predecir las
características del ítem diana sin ninguna ayuda. Con ello se pretende inferir,
según las respuestas, el uso de disponibilidades científicas o alternativamente
disponibilidades perceptivas. Se espera que los participantes deriven
disponibilidades científicas con más frecuencia en la CF que en la CNF.
Las expectativas anteriores pueden ilustrarse considerando la caída de un
grave en un vehículo, como un tren de alta velocidad, desplazándose a una
velocidad determinada. Se trata de que el sujeto prediga de qué manera caerá un
líquido en el interior del tren cuando éste se mueve a 300 km/h. En la condición
facilitadora (CF) se presenta una secuencia con dos ítems previos (el tren viajando
a 50 km/h y a 100 km/h) que faciliten la derivación de una disponibilidad
científica −trayectoria vertical del líquido− en el ítem diana (el tren viajando a
300 km/h). (Figura 8). La razón por la cual se espera que esta secuencia favorezca
el uso de disponibilidades científicas en el ítem diana es que, si de los ítems
previos se derivan disponibilidades perceptivas –trayectorias inclinadas−, al
aumentar la velocidad se debiera concluir que la trayectoria del líquido en el ítem
diana se aproximaría a la horizontal, impidiendo el llenado de cualquier
recipiente. Por tanto, se esperaría mayor dificultad para derivar la disponibilidad
perceptiva (trayectoria inclinada) y facilitaría la derivación de la disponibilidad
científica en el ítem diana.
69
Un camarero deja caer líquido de una botella en el bar del AVE, colocando la botella como se indica en la figura. En ese en momento el tren se mueve a 300 Km/h en el sentido que se indica en la figura
¿Cuál de las siguientes alternativas corresponde mejor a la trayectoria del chorro de sidra ?
Rodea la letra que corresponda a la respuesta que consideres correcta
a b c d e f g
300 Km/h
¿Cuál de las siguientes alternativas corresponde mejor a la trayectoria del chorro de líquido ?
Figura 8. Ejemplo del ítem diana en la situación ‘Caída de un grave’.
Si se logra inducir la derivación de las disponibilidades científicas sobre el
ítem diana en la condición CF querría decir que los participantes son capaces de
derivar disponibilidades abstractas en la comprensión de situaciones científicas.
Proporcionaría un dato discrepante con el carácter “invariante de las
disponibilidades” asociadas a la interacción del actor con los objetos postulado
por Gibson (1979, pp, 134-135). Sin embargo, si las disponibilidades están
firmemente ligadas a estas posibilidades de interacción, afirmación proveniente de
las teorías corpóreas, no serían de esperar diferencias debidas a la secuencia de
presentación de los ítems. Ello implicaría que las representaciones corpóreas
serían en ocasiones un obstáculo en la comprensión de situaciones y textos
científicos.
A continuación se presenta un estudio piloto, cuyo objetivo fue la
selección de materiales cuya comprensión pudiese involucrar el uso de
70
disponibilidades perceptivas, inapropiadas desde el punto de vista científico, que
pudiesen ser utilizados en los experimentos definitivos.
Experimento 1.0: Estudio Piloto
Método
Participantes. Participaron 29 estudiantes de 1° de bachillerato, de edad
promedio en torno a los 17 años, de un Instituto de Educación Secundaria en
Guadalajara. Su formación específica en Física incluía dos unidades de cinemática
y dinámica estudiadas ese año, además del curso introductorio de Física y
Química del 4º año de la ESO.
Materiales. Se consideraron tres situaciones básicas relacionadas con tres
fenómenos explicados en los cursos introductorios de Física: la caída de un
líquido en diferentes vehículos en movimiento con distintas velocidades (Caída de
líquido), el movimiento de un carrete con un hilo enrollado (Carrete), y la
temperatura de dos cuerpos de distintos materiales colocados en distintas
condiciones ambientales (Temperatura). A partir de estas tres situaciones se
diseñaron 12 variantes, o ítems, para probar el uso de disponibilidades científicas,
o de sentido común, en su comprensión (en la Figura 9 se presenta un ejemplo de
ítems correspondientes a cada una de las tres situaciones; la relación completa se
presenta en el Apéndice 1). Por ejemplo, se incluyeron distintos vehículos y
diferentes velocidades, para examinar posibles variaciones en el uso de
disponibilidades para la comprensión de la caída de un cuerpo en el interior de los
vehículos.
71
Figura 9. Ejemplos de los ítems para las tres situaciones.
Se confeccionaron seis cuadernillos con cinco ítems distintos cada uno
−uno del Carrete, uno de la Temperatura y tres de la Caída de líquido, cada uno
en vehículos diferentes− en igual número de páginas (cinco), teniendo cuidado de
obtener al final un número semejante de respuestas para cada ítem. Los ítems en
los cuadernillos se ordenaron aleatoriamente.
La página inicial incluía una presentación explicando que el propósito del
trabajo era mejorar el diseño de textos científicos y que el ejercicio no tendría
ninguna consecuencia sobre sus calificaciones. A continuación, en cada página se
Un camarero escancia s idra en un avión privadoen un momento en que se viaja a 900 Km/h en e lsentido que s e indica en la figura ¿cuál de lassiguientes alternativas corresponde mejor a latrayectoria del chorro de sidra que vería e lcamarero?
Un camarero escancia s idra en un avión privadoen un momento en que se viaja a 900 Km/h en e lsentido que s e indica en la figura ¿cuál de lassiguientes alternativas corresponde mejor a latrayectoria del chorro de sidra que vería e lcamarero?
Se dejan durante una hora una ficha de madera y una moneda de metal en el fondo de un recipiente con agua a 100 ºC. Inmediatamente después de sacarlas, se mide la temperatura de las dos poniéndolas en contacto con un termómetro. Indicar cuál de las alternativas describe mejor la temperatura de las monedas.
Caída de líquido
Carrete
Temperatura
El objeto representado reposa sobre una superficie plana. Si se tira del hilo ¿en qué sentido se moverá el objeto?
El objeto representado reposa sobre una superficie plana. Si se tira del hilo ¿en qué sentido se moverá el objeto?
El objeto representado reposa sobre una superficie plana. Si se ti ra del hi lo ¿en qué sentido se moverá el objeto?
El objeto representado reposa sobre una superficie plana. Si se tira del hilo ¿en qué sentido se moverá el objeto?
900 Km/s
72
presentaba una descripción del ítem, de no más de 60 palabras, con una pregunta
sobre la situación, un dibujo y las opciones para elegir. Finalmente había un
espacio para escribir la justificación de la opción elegida. En el diseño de los
dibujos se incluyeron las posibles respuestas para que los participantes eligieran la
que les parecía correcta (se incluye una página de ejemplo en el Apéndice 2).
Procedimiento. El estudio se llevó a cabo en una hora normal de clase,
acompañados por el profesor de la asignatura de Física. El investigador se
presentó a los alumnos como participante de un proyecto de la Universidad de
Alcalá sobre la mejora los textos empleados en la enseñanza de ciencias. A cada
sujeto se entregó un cuadernillo para que resolvieran las pruebas individualmente
y sin poder volver sobre los ítems ya resueltos.
Los participantes emplearon entre 15 y 19 minutos para resolver las
situaciones del cuadernillo. Al recogerlas se verificó que se hubiese respondido
por completo cada ítem, es decir, que se hubiera elegido una opción y que se
hubiera escrito la justificación. En los casos en los que algún estudiante no
hubiese elegido una opción o escrito una justificación se le devolvía el cuadernillo
para que lo completara.
Resultados y Discusión
Caída. En los 7 ítems relativos a la caída de líquido en diferentes vehículos
(tren, yate y avión) los participantes eligieron en el 64% de los casos la opción
acorde con los conocimientos científicos, es decir, la trayectoria vertical. Estas
elecciones estuvieron acompañadas por respuestas escritas referentes a que en el
movimiento uniforme de un vehículo las condiciones de los objetos que viajan en
73
su interior, incluyendo el líquido, son semejantes a las de los cuerpos en reposo.
La Tabla 4 presenta el porcentaje de aciertos, en cada ítem. Los aciertos hacen
referencia, como ya se mencionó, a la elección de la opción acorde con la
derivación de una disponibilidad científica.
Vehículo Velocidad Aciertos12 km/h 65%60 km/h 66%300 km/h 83%12 km/h 67%60 km/h 71%300 km/h 76%900 km/h 62%
Tren
Yate
Avión
Caída de un líquido en diferentes vehículos
8 Ítemes
Tabla 4. Resultados de los ítems de la prueba piloto. Situación ‘Caída de líquido’
Carrete. En los cuatro ítems relacionados con el carrete, se evidenciaron
aciertos cercanos al 50% (ver la figura 10 y la tabla 5). Sin embargo, se hallaron
las mayores diferencias entre los ítems A y D, los cuales presentaban notables
diferencias en la forma del carrete.
1
1
2
2
Ítemes
Figura 10. Ítems A y B de la situación carretes
Forma AciertosA 42%B 51%C 55%D 54%
Movimiento de un carrete
4 Ítem
es
Tabla 5. Resultados de los ítems de la prueba piloto. Situación ‘Carretes’
74
Varios de los estudiantes que eligieron la respuesta errónea justificaron su
elección por el hecho de que el carrete tuviese un hilo enrollado que generaría un
movimiento del mismo en el sentido contrario al cual se tira. Se trata de una
argumentación basada claramente en disponibilidades perceptivas: los
participantes encuentran raramente la situación planteada en el experimento, pero
sí encuentran con frecuencia la situación en la cual el carrete puede girar alrededor
de un eje (por ejemplo en los dispensadores de cuerda o de cable en los
comercios) lo cual lo trasladaría en el sentido que ellos indican erróneamente en
sus respuestas. Algunos ejemplos de estas justificaciones son:
Cuando tiramos del hilo el objeto se desenrolla y por lo tanto se mueve en
dirección contraria al enrollamiento y con ello al sentido del hilo […]
(Alumno 21)
Al tirar del hilo hará que gire en sentido contrario […] (Alumno 4)
Otros participantes plantearon que cuando se aplica una fuerza a un objeto,
se crea una fuerza contraria. De acuerdo con esta idea, basada erróneamente en el
Principio de Acción y Reacción, algunos participantes supusieron que el carrete
debería moverse en la dirección opuesta a la de la fuerza ejercida:
Gira en sentido contrario porque al tirar de la cuerda ejerce una fuerza el
objeto contrario […] (Alumno 6)
[…] cuando a un cuerpo en reposo se le aplica una fuerza en él se
produce otra fuerza igual y de sentido contrario, por ello al tirar de la
cuerda hacia → el objeto rueda hacia ← […] (Alumno 13)
75
Temperatura. Ante la situación en la que se preguntaba por la temperatura
de una moneda de metal y la ficha de madera en una olla a 100 °C, solamente el
25 % de los participantes eligió la opción correcta.
En las respuestas escritas del 75% de alumnos que contestaron
incorrectamente era recurrente la referencia a la conductividad calorífica del metal
(parámetro que explica, en realidad, la causa de la distinta percepción de
temperatura de metal y madera en el ambiente):
El metal es un material conductor de calor por lo que su temperatura se
elevará mucho si se le pone en un recipiente de agua 100 º c. Sin embargo
la madera no elevaría su temperatura en demasía ya que no es conductor
del calor (aunque se quema fácilmente) (Alumno 1)
El metal es un buen conductor del calor por lo tanto la temperatura será
más elevada que la de la madera. (Alumno 13)
Con base en los resultados de las tres situaciones, se resolvió incluir en los
experimentos definitivos solamente las situaciones en que más del 50% de los
alumnos proporcionan respuestas erróneas, es decir, fundadas en disponibilidades
perceptivas. En consecuencia, se escogieron las situaciones Carrete y
Temperatura La situación Caída se eliminó debido a que los participantes habían
alcanzado niveles altos de aprendizaje en los conceptos de Física relacionados con
la comprensión de esta situación.
76
Experimento 1.1.
Con base en las diferencias entre los ítems elegidos y los antecedentes
investigadores sobre enseñanza de las ciencias se definió la forma definitiva de las
situaciones y las condiciones. En la prueba del carrete, se escogió el ítem A como
diana (Figura 10), dado que presenta el menor número de repuestas correctas, dos
ítems de transición, B y C, y el ítem D como facilitador de la derivación de
disponibilidades científicas (En el Apéndice 3 se presentan los 4 ítems de la
prueba carretes). De esta manera, las condiciones facilitadora (CF) y no
facilitadora (CNF) quedarían como se muestra en la figura 11, de acuerdo con el
orden de presentación de los ítems.
CARRETE
CF
CNF A — B — C — D
D — C — B — A
Figura11. Esquema de los ítems en la condiciones CF y CNF. Situación ‘Carretes’
En síntesis, la situación Carrete comprende cuatro ítems, que se
diferencian en la forma del objeto sobre el que se enrolla la cuerda. Se espera que
la derivación de disponibilidades científicas, en el ítem diana (A) (movimiento de
translación en el mismo sentido que la fuerza, es decir en el sentido 1; Figura 10)
dependa de la secuencia de presentación: más frecuentes para la secuencia D, C,
B, A que para la inversa. Presentando el ítem A en primer lugar, se espera la
derivación de disponibilidades perceptivas, es decir la elección de la opción de
movimiento 2.
77
Ahora bien, en relación con la situación temperatura, se considero que el
ítem correspondiente a un entorno a temperatura alta (Calor) sería el ítem diana
por haber recibido un número bajo de respuestas correctas (25%) en la prueba
piloto. Para esta situación, además, se diseñó un ítem facilitador. Dado que los
participantes quizá tengan menor acceso a escenarios en los que cuerpos de
distintos materiales se encuentren a temperaturas bajo cero, se supuso que un ítem
con los mismos objetos de metal y de madera colocados en un congelador
facilitaría la derivación de disponibilidades científicas, puesto que no sería tan
fácil derivar las perceptivas, y el ítem operaría como facilitador. Al igual que en la
situación Carrete, se incluyó un ítem intermedio (Temperatura Ambiente) para
completar la secuencia de ítems en la prueba. De esta manera, en la situación
Temperatura se crearon dos condiciones, una facilitadora (CF) que se inicia con el
ítem en donde los objetos se encuentran a temperatura baja, y una no facilitadora
(CNF), que lo hace en la temperatura alta (Apéndice 3).
Temperatura
CF
CNF
Congelador- Temp. Ambiente -Olla
Olla – Temp. Ambiente - Congelador
Figura 12. Esquema de los ítems en la condiciones CF y CNF. Situación ‘Temperatura’
En este orden de ideas, la prueba de la temperatura incluyó tres ítems,
Congelador, Temperatura Ambiente y Olla (con agua hirviendo). La Figura13
presenta el ítem Olla. Los restantes dos ítems son semejantes a éste; solamente se
cambió la información sobre el lugar, la temperatura y la altura de la columna de
mercurio en el termómetro.
78
Se dejan durante una hora una ficha demadera y una moneda de metal en el fondode un recipiente con agua a 100 ºC.Inmediatamente después de sacarlas, semide la temperatura de las dos poniéndolasen contacto con un termómetro.
Indicar cuál de las alternativas describe mejorla temperatura de las monedas.
Figura 13. Ilustración correspondiente a la situación ‘Temperatura’
Como en la situación del Carrete, se esperaría una mayor derivación de
disponibilidades científicas en el ítem diana Olla en la condición facilitadora,
Congelador-Ambiente-Olla, que en la no facilitadora, Olla-Ambiente- Carrete.
La organización de cada ítem era la misma que en la Prueba Piloto: una
instrucción escrita que incluye una pregunta común entre las situaciones
relacionadas con el mismo fenómeno, un dibujo con las diferentes opciones y un
espacio para escribir las justificaciones de la elección (Ver el Apéndice 2).
Método
Participantes. Tomaron parte del experimento 39 estudiantes de 1° de
Bachillerato de un Instituto de Educación Secundaria de Alcalá de Henares. El
promedio de edad de los estudiantes era de alrededor de 17 años. Todos habían
seguido la asignatura de ‘Física y Química’ en 4º ESO, y estudiaban la asignatura
de ‘Física’ en el curso actual. En el momento de la prueba, habían terminado dos
unidades temáticas de Física: cinemática y dinámica.
Materiales. Como ya se mencionó, las situaciones elegidas fueron la del
Carrete, con los cuatro ítems utilizados en la Prueba Piloto, y Temperatura, con
tres ítems (ver en Apéndice 3 los materiales definitivos).
79
Los dibujos fueron los mismos que en el Estudio Piloto y, de modo
semejante, cada página constaba de un texto de no más de 60 palabras, con la
descripción del ítem, acompañado de un dibujo y una pregunta.
Se diseñaron cuatro cuadernillos distintos con las pruebas en una de las
dos condiciones (CF o CNF), en orden contrabalanceado. La primera página
incluía instrucciones en las que se indicaba que las pruebas debían ser contestadas
secuencialmente sin revisar las respuestas anteriores. En cada página había uno de
los ítems constituyentes de cada situación: cuatro páginas con los ítems de la
situación Carrete y tres de la Temperatura, ordenados en una de las dos
condiciones, en total 8 páginas, incluyendo la de instrucciones (Apéndice 3).
Procedimiento. Al igual que en la Prueba Piloto, el experimento se realizó
en compañía del profesor de ciencias y en su horario habitual de clase. La prueba
era anónima, y se insistió a los alumnos que la resolución de la situaciones de la
pruebas no tendría implicaciones en las calificaciones.
Los cuadernillos se entregaron de modo aleatorio a los alumnos (Carretes:
CF, 19 participantes; CNF, 20 participantes; Temperatura: CF, 19 participantes;
CNF, 20 participantes). Ningún sujeto tardó más de 15 minutos en resolver las dos
pruebas. En el momento en el que cada sujeto terminaba de responder el
cuadernillo se recogía y se revisaba que todas las preguntas estuvieran resueltas y
que se hubieran escrito las correspondientes justificaciones.
Resultados y Discusión
Carrete. El porcentaje de respuestas correctas en los 4 ítems se ilustran en
la Figura 14. No aparecen diferencias significativas en los porcentajes de
80
respuestas correctas entre las dos condiciones, CF y CNF, para ninguno de los
ítems, incluyendo el diana (z= 0,81, p=0,21). Por tanto, de acuerdo con estos
resultados, la secuencia de presentación de ítems no tiene influencia en la
derivación de disponibilidades científicas en el ítem diana, A.
52
63 6367
41
56 59 59
0
10
20
30
40
50
60
70
80
A B C D
Po
rce
nta
je
Ítems
Porcentaje de disponibilidades científicas derivadas --
Prueba de Carretes CF vs CNF (Experimento 1.1)
CNF
CF
Figura 14. Porcentaje de alumnos que responden correctamente en CF y CNF.
Prueba Carretes.
Dada la ausencia de diferencia entre condiciones se colapsaron ambas,
resultando en los porcentajes globales de aciertos (derivación de disponibilidades
científicas) en cada ítem que se muestran en la Figura 15.
81
4659 61 63
0
10
20
30
40
50
60
70
A B C D
Porc
enta
je
Respuestas correctas en los escenarios de la Prueba Carrete (Experimento 1.1)
Escenarios
Figura 15. Porcentaje de derivación de disponibilidades científicas; CF y CNF colapsadas. Prueba Carretes.
Una prueba Q de Cochran para muestras relacionadas, pone de manifiesto
que las diferencias en los porcentajes de respuestas correctas entre los 4 ítems, son
solamente marginalmente significativas (Q=6,62, p=0,08).
Temperatura. Se encuentran diferencias significativas en la distribución de
porcentajes de respuestas correctas en la condición favorable, CF, (Q= 6,89,
p=0,03), pero no en la desfavorable CNF (Q=0,55, p=0,76) (Figura 16). Como en
la prueba anterior, tampoco aparecen diferencias significativas entre condiciones
en el porcentaje de respuestas correctas en el ítem diana, Olla (z=0,28, p=0,39), ni
en el ítem Congelador (z=0,20 p=0,42). Sin embargo, aparecen diferencias
significativas para el ítem Ambiente (z=1,76, p=0,04).
82
32
58
26
35
3030
0
10
20
30
40
50
60
70
Congelador Ambiente Olla
Po
rcen
taje
Porcentaje de disponibilidaes científicas. Prueba Temperatura (Experimento 1.1)
CF
CNF
ïtems
Figura 16. Porcentaje de derivación de disponibilidades científicas en CF y CNF. Prueba Temperatura.
En la Figura 17 se representa la distribución de respuestas. La mayoría de
las respuestas en los ítems Congelador y Olla corresponden a disponibilidades
perceptivas: los participantes consideran que el metal debe tener menor
temperatura que la madera cuando se encuentra en el congelador y mayor
temperatura cuando se encuentra en agua hirviendo, de acuerdo con la sensación
térmica percibida. Y, en contra de la hipótesis, la derivación de disponibilidades
científicas en el ítem diana, no se induce por la secuencia de ítems que consideran
los participantes.
83
53
32
21
5045
5
32
58
26
3530 30
1611
53
15
25
65
Congelador Ambiente Olla Congelador Ambiente Olla
Disponibilidades derivadas según la temperatura. Condiciones CF vs CNF. Experimento 1.1
Tmetal < Tmadera (Disp. Perceptiva) Tmetal = Tmadera (Disp. Científica) Tmetal > Tmadera (Disp. Perceptiva)
Condición CF Condición CNF
Figura 17. Total de disponibilidades derivadas en las dos condiciones. Prueba Temperatura.
Para comprobar la robustez de estos últimos resultados y para indagar
sobre la posibilidad de que algunas diferencias reales entre variables, como las
que pueden existir en las respuestas a los diferentes ítems en la prueba del carrete,
hayan quedado enmascaradas por la falta de potencia de la prueba, se realizó un
nuevo experimento, replicando en esencia el actual. La única diferencia
introducida consistió en reemplazar los dibujos de la prueba Carrete por
fotografías. En el experimento 1.1 algunos participantes hicieron preguntas al
experimentador sobre detalles de los dibujos, lo cual ponía de manifiesto
dificultades en la comprensión del dispositivo representado. La prueba
Temperatura se repitió como en el Experimento 1.1.
84
Experimento 1.2.
Método
Participantes. Tomaron parte en el experimento 45 estudiantes de 1° de
Bachillerato de un Instituto de Educación Secundaria de Guadalajara. Como en
los experimentos anteriores, los participantes habían estudiado en la asignatura de
Física las unidades temáticas de cinemática y dinámica. También habían cursado
la asignatura de ‘Física y Química’ de 4º de ESO. El promedio de edad de los
estudiantes, al igual que en el experimento 1.1, fue de alrededor de 17 años.
Materiales. Los materiales fueron los mismos que los utilizados en el
experimento 1.1, excepto en la prueba Carrete. Aquí los dibujos fueron
reemplazados por fotografías (Figura 18) que sirvieron para evitar posibles
equívocos en la indexación de los elementos de esta prueba. (Apéndice 4).
Ítem A Ítem D
Figura 18. Ejemplos de fotografías utilizadas en los ítems de la prueba ‘Carretes’
Procedimiento. Idéntico al del experimento 1.1. Los participantes se
asignaron aleatoriamente a las dos condiciones CF y CNF repartiéndose
aproximadamente al 50% (Carrete: CF, 22 participantes; CNF, 23 participantes;
Temperatura: CF, 23 participantes; CNF, 22 participantes). Los cuatro
cuadernillos, al igual que en el experimento 1.1, incluían las dos pruebas en una
de las dos condiciones; éstos se entregaron de manera aleatoria.
85
Resultados y discusión
Carrete. De manera análoga a lo encontrado en el experimento 1.1, no se
encuentran diferencias significativas entre condiciones, en los porcentajes de
aciertos para ninguno de los ítems, incluido el diana, A, (z= 0,94, p=0,17) (Figura
19).
18
36
55 59
3035
52
61
0
10
20
30
40
50
60
70
A B C D
Po
rce
nta
je
Ítems
Porcentaje de disponibilidades científicas Prueba de Carretes CF vs CNF. Experimento 1.2
CNF
CF
Figura 19. Porcentaje de derivación de disponibilidades científicas en las dos condiciones. Prueba ‘Carretes’.
Los porcentajes de aciertos resultantes de colapsar las dos condiciones se
muestran en la Figura 20. La prueba Q de Cochran pone de manifiesto que existen
diferencias significativas entre escenarios en los porcentajes de respuestas
correctas (Q=24,15, p=0,0001). El test de McNemar para diferencias de
proporciones entre dos muestras relacionadas indica que, en particular, existen
diferencias significativas entre el ítem diana, A, y los ítems D (McNemar
χ2=0,356, p=0,004) y C (McNemar χ2=0,29, p=0,002).
86
24
36
53 60
0
10
20
30
40
50
60
70
A B C D
Po
rce
nta
je
Ítems
Disponibilidades científicas derivadas. Prueba Carretes. Experimento 1.2
Figura 20. Porcentaje de derivación de disponibilidades científicas; CF y CNF colapsadas. Prueba Carretes.
Por tanto, como sugería el experimento 1.1, se evidencia que las
diferencias debidas a la forma del objeto influyen en la derivación de
disponibilidades científicas, pero no lo hace la secuencia de ítems considerada
hipotéticamente como facilitadora de estas disponibilidades en el ítem diana. Los
participantes siguen utilizando mayoritariamente disponibilidades perceptivas a la
hora de predecir el comportamiento de un carrete sobre el que se actúa una fuerza
a través de una cuerda enrollada.
Temperatura. En este experimento no se encuentran diferencias
significativas entre condiciones para ninguno de los ítems (Figura 21), incluido
(Temperatura) Ambiente y el ítem diana, Olla (z= 1,00, p= 0,16).
87
22
48
26
18
55
14
0
10
20
30
40
50
60
Congelador Ambiente Olla
Po
rce
nta
je
Ítems
Porcentaje de disponibilidades cientpificas. Prueba de Temperatura CF vs CNF. Experimento 1.2
CF
CNF
Figura 21. Porcentaje de derivación de disponibilidades científicas en CF y CNF. Prueba Temperatura.
En la Figura 22 se presentan las elecciones de los participantes en los tres
ítems, colapsando ambas condiciones. Existen diferencias significativas en los
porcentajes de respuestas correctas (Q=14,70, p=0,006). En particular, en el ítem
Ambiente se deriva un porcentaje significativamente mayor de disponibilidades
científicas (51%) que en el Olla (20%) (McNemar χ2= 0,30, p=0,004) o
Congelador (20%) (McNemar χ2= 0,29, p=0,007).
Al igual que en el experimento 1.1, en las situaciones Congelador y Olla
los participantes optaron por elegir respuestas inspiradas en la apreciación de la
temperatura a través de la memoria de la sensación térmica, es decir, asociadas a
las disponibilidades perceptivas y no las asociadas a las disponibilidades
científicas. Las respuestas mayoritarias en los ítems Congelador (67%) y Olla
(76%) corresponden a la sensación de que el metal tiene menor temperatura que la
madera en un ambiente frío como el del Congelador y más temperatura en un
ambiente caliente, como el de la Olla.
88
Como en el caso de la prueba Carrete, la derivación de disponibilidades
perceptivas en el ítem diana no se ve afectada por la consideración previa de otros
ítems que podrían favorecer la derivación de disponibilidades científicas.
67
29
4
20
51
20
13
20
76
0
10
20
30
40
50
60
70
80
Congelador Ambiente Olla
Ítems
Disponibilidades derivadas s. Prueba de Temperatura.
Experimento 1.2
Tmetal < Tmadera (Disp. Perceptiva)
Tmetal = Tmadera (Disp. Científica)
Tmetal > Tmadera (Disp. Perceptiva)
Po
rce
nta
jeP
orc
en
taje
Figura 22.Total de disponibilidades derivadas en las dos condiciones colapsadas. Prueba Temperatura.
Discusión General
El objetivo de los dos experimentos era estudiar la comprensión de
situaciones con contenido científico, intentando inducir la derivación de
disponibilidades científicas en lugar de disponibilidades perceptivas, asociadas
con concepciones alternativas. En primer lugar, el trabajo experimental se basó en
la presentación de ítems que hipotéticamente favorecerían la derivación de
disponibilidades científicas. Estos ítems, presentados antes del ítem diana,
servirían para mejorar la tasa de derivación de disponibilidades científicas en éste
último. En una prueba, Carretes, se manipuló información perceptual directa, la
forma del objeto, para favorecer la derivación de disponibilidades científicas.
89
Parece más fácil predecir el movimiento en la dirección de la fuerza para el objeto
que se apoya en sectores circulares de pequeño ángulo (como el del ítem D) que
en el caso de sectores circulares mayores o en el caso del carrete completo. De
manera análoga, en la otra prueba se proporcionó información escrita sobre la
temperatura de las situaciones, que se esperaba que favoreciese la derivación de
disponibilidades científicas. Parece más fácil predecir la igualdad de temperaturas
en el caso de los objetos enfriados a una temperatura relativamente baja (ítem
Congelador) que en el caso de objetos calientes o a temperatura ambiente. Sin
embargo, los resultados se adecuaron a las expectativas en la primera prueba
(Carretes), pero no en la segunda (Temperatura). Un número mayor de
participantes derivaron disponibilidades acordes con el conocimiento científico en
el caso del ítem del Sector circular de pequeño ángulo (D), que en los restantes
ítems de la prueba, pero no en el caso del ítem Congelador. De hecho, en esta
segunda prueba, los alumnos derivaron más disponibilidades científicas, es decir,
predijeron correctamente las características de la situación más frecuentemente en
el segundo de los ítems, Temperatura Ambiente, que en los otros dos.
En segundo lugar, y en estrecha relación con lo anterior, se comprobó en
ambas pruebas que no se procesaron de igual manera todos los ítems. Es decir, se
procesaron derivando en todos ellos distintas disponibilidades, cuando, desde el
punto de vista científico, las situaciones son comprensibles en términos de las
mismas disponibilidades. Por ejemplo, la variación en la forma del objeto en la
prueba Carrete generó disponibilidades diferentes, a pesar de que para la física
cada ítem requiere la derivación de las mismas disponibilidades: la velocidad de
rotación de un objeto varía con el tiempo en el mismo sentido que el momento
90
resultante aplicado. En la prueba Temperatura, las respuestas de los participantes
ponen también de manifiesto disponibilidades diferentes para los distintos ítems,
enraizadas en la información perceptiva, que son inconsistentes con la
disponibilidad científica: dos cuerpos en contacto durante un tiempo
suficientemente largo alcanzan la misma temperatura.
En tercer lugar, se esperaba que la presentación de una situación en la que
se derivan disponibilidades acordes con el conocimiento científico, tuviese un
efecto positivo en la derivación de disponibilidades en otras situaciones en las que
generalmente operan concepciones alternativas, es decir, en las que se derivan
disponibilidades perceptivas. Sin embargo esto no sucedió en ninguna de las
pruebas. La derivación de disponibilidades en los ítems diana apareció como un
proceso no modificable de esta manera. Los participantes derivaron
disponibilidades perceptivas en el ítem diana en igual medida en la condición
favorable que en la condición no favorable. Los resultados, por tanto, son
consistentes con el carácter invariante de las disponibilidades apuntado por
Gibson (1979), y con su vinculación específica con cada situación.
Finalmente, los datos numéricos sobre el número de respuestas correctas,
junto con el análisis de las explicaciones solicitadas, sugieren que algunos
participantes no derivaron disponibilidades científicas como tal, ni siquiera en los
casos en los que contestaron correctamente a las preguntas. Si lo hubiesen hecho,
dada la aplicabilidad general de estas disponibilidades, las debieran haber
derivado sistemáticamente en ítems distintos, cosa que no sucedió (los porcentajes
de respuestas correctas variaron significativamente entre ítems, en ambas
pruebas). Parece por tanto, que la derivación de disponibilidades fundamentadas
91
en la percepción puede concordar en algunos casos con las disponibilidades que
llamamos científicas, sin que esto signifique que los sujetos utilizan los conceptos
y principios generales construidos por la ciencia.
En resumen, las disponibilidades, especialmente las perceptivas, no son
modificables en tareas (de corto término) como las planteadas. Sin embargo, la
información específica de cada ítem sí condiciona la derivación de
disponibilidades. La derivación de disponibilidades científicas necesaria para la
comprensión de situaciones relacionadas con fenómenos naturales encuentra
obstáculos en las disponibilidades perceptivas y, en consecuencia, en las
representaciones corpóreas, pues generalmente concuerdan con concepciones
alternativas que intentan explicar los fenómenos naturales.
Los resultados en estos experimentos hacen notar la necesidad de ahondar
en el procesamiento de los conceptos científicos como entidades “especiales” en
términos cognitivos. En este sentido, los siguientes apartados dan cuenta del
estudio del contenido de los conceptos científicos.
92
Trabajo experimental 2.
93
Generación de propiedades: ¿cómo es el contenido de los conceptos científicos?
De acuerdo con la revisión hecha en los apartados de teoría y de
antecedentes (capítulos 1 a 3), se destaca que, aunque es notable la investigación
en el campo de la comprensión de conceptos abstractos y conceptos concretos de
naturaleza general, los estudios sobre el contenido en la memoria de los conceptos
científicos son más escasos. Esta parte del trabajo experimental pretende
contribuir a subsanar esta ausencia estudiando el contenido de conceptos
científicos, en términos de las propiedades que los integran.
Se presentan dos estudios utilizando la tarea de generación de propiedades
para estudiar el contenido de los conceptos científicos almacenado en la memoria.
Este contenido se compara con el encontrado por otros investigadores para los
conceptos concretos y abstractos no científicos. En el primer estudio se examinan
estas propiedades en conceptos científicos de diferente grado de exclusividad, es
decir, con distinta frecuencia de uso fuera del contexto científico. En el segundo
estudio se investiga la influencia que tiene el conocimiento en ciencias en el
proceso de simulación conceptual de conceptos científicos y no científicos.
94
Capítulo 5. Contenido en la memoria de conceptos científicos de uso exclusivo y de uso general, a través de una tarea de
generación de propiedades. Experimento 2
Como se ha revisado en el capítulo 1 los conceptos son entidades
fundamentales en la cognición. En este sentido, desde la psicología y la educación
se ha llevado a cabo abundante investigación sobre su estructura y sobre los
procesos involucrados en su adquisición y uso (Carey, 1985; Margolis y
Laurence, 1999; Medin y Rips, 2005; Murphy, 2002; Ram, Nersessian, y Keil,
1997; Scott, Asoko, y Leach, 2007; Vosniadou, 2008). Algunos se han centrado
específicamente en los conceptos científicos, abordando principalmente
problemas de dos tipos. El primer tipo abarca los numerosos estudios, sobre todo
de corte descriptivo, llevados a cabo sobre las concepciones espontáneas y su
interferencia en la adquisición de los conceptos científicos (véanse Duit, 2010;
Monk y Osborne, 2000; Wandersee y Mintzes, 1994). En el otro tipo de estudios
los investigadores examinan la identificación y aplicación de conceptos científicos
en situaciones particulares o en tareas de resolución de problemas (Ploetzner y
VanLehn, 1997; Reif, 1985, 1987; Reif y Allen, 1992).
En este estudio se examinan las características de los conceptos científicos
desde una perspectiva diferente. Se analiza el contenido en la memoria para este
tipo de conceptos empleando tareas de generación de propiedades y los resultados
se comparan con los obtenidos en estudios similares realizados con conceptos no
científicos. El propósito es investigar cómo se almacenan en la memoria los
conceptos científicos, fundamentando el análisis en los estudios realizados sobre
95
las diferencias de contenido entre conceptos abstractos y conceptos concretos de
naturaleza general.
Como ya se revisó en el capítulo 3, varias teorías intentan dar cuenta de las
diferencias entre conceptos abstractos y concretos (p. ej. la teoría dual, la de
disponibilidad de contexto). La teoría de LASS −Linguistic and situated
simulation− (Barsalou, 1999; Barsalou, Santos, Simmons y Wilson, 2008;
Barsalou y Wiemer-Hastings, 2005; Wiemer-Hastings y Xu, 2005; Wu y
Barsalou, 2009) propone que las diferencias entre conceptos abstractos y
conceptos concretos se fundamentan en la clase de conocimiento que se almacena
en la memoria para cada tipo de conceptos. Estas diferencias en el conocimiento
almacenado son evidenciables a través de las tareas de generación de propiedades.
En las tareas de generación de propiedades se proporciona un término (p.
ej. sofá) a los participantes, pidiendo que verbalmente generen características del
concepto correspondiente al término proporcionado (p.ej. es un mueble, es
confortable, se usa para sentarse). Aunque se consideran los conceptos como
entidades flexibles (Barsalou, 2003), existe un conocimiento estable almacenado
en la memoria de largo plazo (MLP) que provee los elementos con los cuales los
conceptos se activan temporalmente en la mente (Barsalou, 1989, 1993). Se
supone que las propiedades producidas en las tareas de generación reflejan el
conocimiento sobre los conceptos almacenado en la MLP. Como se indicó en el
capítulo 3, con el fin de analizar el contenido de conceptos abstractos y concretos
Barlaou y sus colegas (Barsalou y Wiemer-Hastings, 2005; Barsalou et al., 2008;
Wiemer-Hastings y Xu, 2005, Wu y Barsalou, 2009) clasificaron las propiedades
generadas en una taxonomía (WB) con cinco categorías generales, divididas a su
96
vez en 37 subcategorías (sin embargo existen algunas variaciones en el número de
subcategorías, dependiendo de las diferentes versiones desarrolladas en las
investigaciones. Véase, p. ej. Barsalou y Wiemer-Hastings, 2005).
La primera categoría general corresponde a las propiedades taxonómicas.
Es ésta se recogen aquellas que expresan relaciones con otras categorías, como
por ejemplo, las referencias a categorías supraordenadas (p.ej. una molécula es
una PARTÍCULA). La segunda categoría, las propiedades de entidad, incluye las
características físicas, los componentes y las funciones, así como otras entidades
intrínsecamente asociadas con el concepto diana (p.ej. una molécula está
compuesta por ÁTOMOS). La tercera categoría, las propiedades situacionales, hace
referencia a objetos, eventos, acciones, índices temporales y espaciales incluidos
en situaciones relacionadas con el concepto diana (p.ej. obtenemos energía
CUANDO COMEMOS). La cuarta categoría, las propiedades introspectivas, incluyen
las referencias a estados mentales, operaciones cognitivas y evaluaciones
emocionales de los sujetos en relación con el concepto diana (p. ej. la energía es
IMPORTANTE). Las relaciones de contingencia, por ejemplo, las relaciones
causales, también están incluidas en esta categoría de introspecciones (p. ej. una
fuerza CAUSA un cambio en la velocidad). La última categoría, miscelánea, recoge
información sin relevancia teórica para los análisis (p. ej. las dubitaciones de los
sujetos, y los metacomentarios sobre la tarea).
Un resultado sobresaliente en los estudios previos que utilizan este modelo
de análisis es el predominio de las propiedades de entidad cuando se presentan
conceptos concretos (Cree y McRae, 2003; Mc Rae y Cree, 2002; McRae, de Sa y
Seidenberg, 1997; Wu y Barsalou, 2009). Sin embargo, cuando en la generación
97
de propiedades se producen propiedades para conceptos abstractos las más
frecuentes son las propiedades situacionales e introspectivas (Barsalou y Wiemer-
Hastings, 2005; Wiemer-Hastings y Xu, 2005). En otras palabras, el contenido
conceptual de ítems concretos se concentra en las entidades y sus características
mientras que el contenido de los conceptos abstractos está estructurado de una
manera más compleja y no tiene un foco determinado: se integra la información
contextual (propiedades situacionales e introspectivas) con la información sobre la
entidad (Wiemer-Hastings y Xu, 2005). Además, los conceptos abstractos se
caracterizan por las relaciones con otros conceptos en situaciones variadas, en
lugar de ser caracterizados por sus características intrínsecas (Barsalou y Wiemer-
Hastings, 2005; Gentner, 1981). Esta falta de precisión en la estructura interna de
los conceptos abstractos, en contraste con los conceptos concretos, permitiría una
gran variedad de instanciaciones y flexibilidad de uso. De hecho, Wiemer-
Hastings et al (2001) explican la posibilidad de uso de entidades abstractas en
contextos variados por la existencia de pocas restricciones conceptuales que los
caracterizan.
Conceptos científicos
Ahora bien, los conceptos científicos se constituyen como una clase
importante de conceptos abstractos dado su carácter general (Cheng, 1998; Reif y
Allen, 1992), así como la imposibilidad de su percepción directa, al menos para
los denominados ‘conceptos teóricos’ (Hempel 1966; Lawson, Alkhoury,
Benford, Clark y Falconer, 2000; Suppe, 1997; Wartofsky, 1968). Con base en los
resultados reportados antes sobre el contenido conceptual de los materiales
abstractos en “la vida diaria”, se puede plantear si otros conceptos abstractos, los
98
científicos, presentan una distribución similar de contenido, y si tal patrón de
distribución permite a explicar algunas de las dificultades en el aprendizaje y en el
uso que hacen de ellos los estudiantes universitarios.
El primer interrogante implica particularmente establecer la distribución de
las propiedades en los conceptos científicos: ¿su distribución se caracteriza por
pocas propiedades intrínsecas de la entidad y numerosas propiedades situacionales
e introspectivas, como en los conceptos abstractos no científicos? Dos
posibilidades surgen como hipótesis frente a la distribución de propiedades en
conceptos científicos. De un lado, los conceptos científicos están altamente
constreñidos, en contraste con la flexibilidad de los conceptos abstractos no
científicos. Los conceptos científicos se definen con precisión, frecuentemente en
términos matemáticos, implican relaciones sistemáticas entre ellos y permiten
construir explicaciones precisas y unívocas (Brewer, Chinn, y Samarapungavan,
1998; Cheng, 1998; Hempel 1952; Reif, 1987; Reif y Allen, 1992; Suppe, 1997;
Wartofsky, 1968). En consecuencia, el contenido de los conceptos científicos
incluiría características definitorias precisas que delimitan la manera cómo se usan
en distintas situaciones. Reif (1987; Reif y Allen, 1992) estudió este uso o
“interpretación” de los conceptos científicos en situaciones particulares. Un
estudiante puede recuperar de su memoria información sobre un concepto
científico como aceleración. Por ejemplo, puede utilizar su formulación
matemática, para aplicarla en una situación como la de un movimiento circular
con velocidad angular variable. Reif y Allen (1992) distinguen dos tipos
principales de conocimiento conceptual que intervienen en estas aplicaciones:
conocimiento general y conocimiento específico de caso. El conocimiento general
99
incluye una definición global del concepto, el conocimiento derivado de su
definición y otro conocimiento relacionado con la definición pero no derivado de
ésta (Reif y Allen, 1992, p.11). Por ejemplo, el conocimiento general del concepto
aceleración incluiría una definición tal como “la aceleración es un vector que
expresa la tasa de cambio de la velocidad con el tiempo”. Puede incluir
información como “la aceleración [en tanto vector] puede expresarse en términos
de componentes en direcciones particulares”, e información suplementaria como
“fuerza es igual a masa por aceleración”. Este tipo de conocimiento se
corresponde con el recogido en las propiedades de entidad y propiedades
taxonómicas planteadas por Wu y Barsalou (2009). En consecuencia, una primera
posibilidad que se puede explorar es si el contenido de los conceptos científicos,
tal como se muestra en las tareas de generación de propiedades, incluye
predominantemente conocimiento general, es decir, propiedades de entidad y
propiedades taxonómicas.
El segundo tipo de conocimiento identificado por Reif y Allen (1992) es el
específico de casos. El conocimiento específico de casos se refiere a situaciones
especiales; permite la aplicación de un concepto a situaciones particulares. Por
ejemplo, el conocimiento específico de caso para ‘aceleración’ incluye
información como “v2/r es el módulo de la aceleración de una partícula atada a
una cuerda moviéndose con rapidez constante en una circunferencia sobre una
mesa en ausencia de fricción”. Las propiedades situacionales (Wu y Barsalou,
2009) son análogas a este tipo de conocimiento: “Cuerda”, “circunferencia” o
“mesa” no pueden considerarse como propiedades de entidad sino como
situacionales en tanto no están directamente asociadas con el concepto
100
‘aceleración’, pero que sí hacen parte de una situación en donde está inmerso este
concepto. En consecuencia, la primera posibilidad que se explora en este estudio
es si el contenido conceptual almacenado por estudiantes universitarios
principiantes, evidenciado a través de tareas de generación de propiedades,
incluye predominantemente ‘conocimiento general’ análogo al referido en las
propiedades de entidad del modelo WB.
Pero, de otro lado, también se puede esperar que se generen numerosas
propiedades situacionales, como en los conceptos abstractos no científicos. Esta
posibilidad también es plausible en la medida que los conceptos científicos se
aplican a una gran variedad de situaciones. Como se apunto más arriba, una parte
del contenido de los conceptos científicos es ‘específico de caso’ y se almacena en
un formato disponible para ser aplicado en distintas situaciones. En el estudio de
Reif y Allen (1992), este tipo de conocimiento corresponde al 59.1% de los
elementos evocados por estudiantes novatos al resolver interrogantes relacionados
con la aceleración en varias situaciones. Aunque la tarea de Reif y Allen (1992)
no era de generación de propiedades, es posible que el conocimiento específico de
casos juegue también un papel en esta última. En consecuencia, este estudio
apunta a dilucidar las dos alternativas anteriores.
Un segundo propósito de este estudio es investigar si se presentan
diferencias en la distribución de propiedades entre dos tipos de conceptos
científicos: los asociados a términos de uso restringido vs los asociados a términos
de uso general. Los primeros son conceptos científicos identificados con términos
usados preferentemente en contextos científicos. Algunos ejemplos son ‘electrón’
y ‘molécula’. Existe otro tipo de términos alusivos a conceptos científicos de uso
101
general, tales como ‘energía’ o ‘movimiento’ que pueden encontrarse en contextos
variados, incluso fuera de contextos científicos7. Se esperaría que, de existir
diferencias entre los conceptos científicos y los abstractos no científicos, estas
diferencias sean menores entre estos últimos y los conceptos científicos de uso
general. Un concepto como energía, al ser de uso general, se presume que
involucraría más conocimiento sobre las situaciones y experiencias subjetivas que
otro concepto de uso más restringido (p. ej. electrón), al menos en sujetos no
especialistas en ciencia. El contenido de estos conceptos de uso restringido, se
esperaría que reflejara conocimiento más formal, resultante de la educación
académica.
Aunque el uso de los conceptos científicos ha sido objeto de variadas
investigaciones, tal como se indicó, no se tiene a disposición información sobre
estudios que analicen su contenido a través de tareas de generación de
propiedades.
Método
Diseño. Se llevo a cabo un ANOVA con medidas repetidas sobre la
proporción de propiedades generadas. Las variables intra-sujetos son el tipo de
propiedad (T, E, S, I) y el uso de los conceptos (asociados a términos de uso
restringido y los asociados a términos de uso general). Con el propósito de que
7 En este estudio se llama la atención sobre la diferencia de uso de un término, por ejemplo
energía, en contextos cotidianos, respecto del uso de un concepto científico. El uso del término
energía en contextos no científicos no necesariamente corresponde a usar el concepto científico
‘energía’. En consecuencia, y a pesar de que en algunas ocasiones por simplificar se empleen las
expresiones “conceptos de uso restringido” y “conceptos de uso general”, deben entenderse como
‘conceptos asociados a términos de uso restringido’ o ‘conceptos asociados a términos de uso
general’, respectivamente.
102
los resultados sean generalizables más allá del conjunto de conceptos
seleccionados (Clark, 1973), se reportan las pruebas estadísticas basadas en la
variabilidad de los participantes (F1) y de los ítems (F2).
Participantes. El estudio se llevó a cabo con 30 estudiantes de ciencias de
la Universidad de Alcalá, inscritos en un curso de introducción a la Física. Los
estudiantes recibieron una pequeña compensación por su participación en el
estudio.
Materiales. Se seleccionaron 20 términos científicos relevantes del índice
de dos textos introductorios de física de amplio uso, de acuerdo con el criterio del
profesor encargado del curso de Física. Para determinar su frecuencia de uso en
contextos restringidos científicos o en contextos generales no científicos, se
empleó un corpus de frecuencia de las palabras empleadas por los estudiantes
universitarios en los exámenes de selectividad (Torner y Battaner, 2005). En este
corpus se indica la frecuencia de aparición de los términos en los exámenes de
ingreso de 1992 a la Universidad de Barcelona en tres áreas básicas: ciencias,
humanidades y áreas comunes (como segunda lengua).
El índice de uso restringido se calculó mediante el cociente entre la
frecuencia de cada uno de los 20 términos en los exámenes de ciencia y la
frecuencia total de los términos en las tres áreas. Por ejemplo, el término
“molécula” tiene una frecuencia de 166 en los exámenes de ciencias y de 166 en
las tres áreas. En consecuencia, su índice de uso es 1. Sin embargo, “movimiento”
tiene frecuencia de 130 en ciencias y de 326 en las tres áreas sumadas, dando
como resultado 0.40 en el índice de uso. De este modo, cuatro términos con índice
103
superior a 0.95 se eligieron como los conceptos de uso restringido; otros cuatro
términos con índice inferior a 0.50, como los conceptos de uso general. La tabla 6
muestra los ocho conceptos científicos elegidos para el estudio.
Conceptos de Física De uso exclusivo De uso general
Molécula Energía Electrón Movimiento
Velocidad Principio Temperatura Luz
Tabla 6. Listado de conceptos científicos, experimento 3.
Los ocho términos se incluyeron en cuadernillos de 11 páginas. La primera
página explicaba las instrucciones sobre la tarea generación de propiedades. La
tarea se presentó como parte de una investigación sobre el conocimiento de los
estudiantes sobre conceptos científicos básicos. Se pidió a los estudiantes que
escribieran los pensamientos, que pudiesen tener sobre los conceptos, tal como
llegaran a la mente, hasta que se les pidiera que se detuviesen. Se explicó que no
había respuestas correctas o incorrectas. En las siguientes dos páginas se
presentaban dos conceptos de práctica (‘carga’ y ‘masa’) con la siguiente
instrucción:
Por favor escriba, tal como se generen en su mente, la mayor cantidad de
características e ideas sobre el siguiente concepto, como si se lo estuviera
contando a un compañero.
Cada uno de los ocho conceptos elegidos aparecía en una página distinta,
en orden contrabalanceado, precedido por la misma instrucción de las páginas de
prueba.
104
Procedimiento. El experimento se llevo a cado en una hora corriente de
clase. Los cuadernillos se distribuyeron aleatoriamente entre los estudiantes.
Después de leer las instrucciones los estudiantes generaron propiedades para los
conceptos de prueba. Enseguida, los estudiantes escribieron propiedades para cada
uno de los ocho conceptos seleccionados durante dos minutos. Este periodo de
tiempo es mayor que el invertido en otros estudios (p.ej. Wiemer-Hastings y
Barsalou, 2005) en los que la producción de propiedades era oral, y se registraba
en una grabación de audio, porque en el presente experimento el registro fue
escrito. Los estudiantes tomaban un minuto de descanso entre cada concepto.
Todos los estudiantes generaron propiedades para los ocho conceptos. En
total se generaron 240 protocolos de respuesta. La prueba total tomó
aproximadamente 40 minutos.
Medidas. Cada uno de los 240 protocolos fue segmentado en propiedades,
asignándole una categoría del modelo WB (Wu y Barsalou, 2009) (ver Apéndice
5) por parte de un solo codificador. La segmentación no siempre correspondió a
una simple división de los protocolos palabra por palabra, sino que en algunos
casos fue necesario dejar en un segmento más de una palabra porque de lo
contrario la propiedad quedaría incompleta. Por ejemplo, la expresión de 5
palabras ‘los seres humanos necesitan energía’, no comprende 5 conceptos sino
tres, (1) ‘los seres humanos’, (2) ‘necesitan’ y (3) ‘energía’.
El autor analizó las propiedades resultantes, asignándolas a una de las 4
categorías principales de la taxonomía de Wu y Barsalou (2009) (no se consideró
la categoría “Miscelánea”). Para evaluar la fiabilidad de la categorización dos
105
investigadores adicionales (un profesor universitario y un licenciado, los dos del
área de enseñanza de las ciencias) codificaron una muestra de 80 protocolos (un
tercio del total) a quienes se entregó las instrucciones con los criterios de
categorización del modelo WB. El coeficiente kappa de Cohen entre las tres
codificaciones fue k=.77. Los desacuerdos se resolvieron mediante discusión
entre los tres codificadores.
La taxonomía de Wu y Barsalou (2009) incluye la subcategoría entidad
abstracta asociada en la categoría general de propiedades de entidad, sin
considerar una como entidad concreta asociada. En esta taxonomía las entidades
concretas pueden ser asociadas al concepto diana como componente interno,
componente externo o totalidad, siendo en los tres casos ejemplos de propiedades
de entidad. Debe tenerse en cuenta que la taxonomía fue diseñada originalmente
para dar cuenta de propiedades de conceptos concretos. De manera alternativa,
una entidad concreta puede ser categorizada como entidad asociada en la
categoría general de propiedades situacionales, cuando la relación con el concepto
diana tiene lugar en el contexto de una situación. Sin embargo, algunos conceptos
científicos, tales como “protón”, que se considera en las bases de datos como
concreto (el índice de concreción de protón en LEXESP [Sebastián, Martí,
Carreiras y Cuetos, 2000] es 6.09 en una escala de 1 a 7) son frecuentemente
asociados a un concepto diana sin estar ligados a una situación particular. Por
ejemplo, al generar propiedades para ‘electrón’, el estudiante # 19 escribió:
“electrón es la carga negativa de un átomo, que tiene también protones y
neutrones”. Dado que ‘protón’ no se relaciona con ‘electrón’ en el contexto de
una situación, si se siguiera estrictamente el modelo WB sería imposible
106
categorizarlo como entidad concreta asociada, dónde debería ubicarse. Por tal
razón se clasificaron todas las propiedades correspondientes a entidades asociadas
de modo “genérico” al concepto diana en la categoría general de propiedades de
entidad, independientemente de grado de concreción en las bases de datos. Se
entiende que “genérico” puede predicarse de asociaciones que no estén ligadas a
una situación particular en el tiempo y el espacio.
Aunque cada una de las propiedades de los 240 protocolos se categorizó en
las subcategorías, en este experimento se analizan los resultados correspondientes
a las cuatro categorías generales de propiedades (taxonómicas, de entidad,
situacionales e introspectivas). Como se indicó antes, la categoría Miscelánea no
se tuvo en cuenta en los análisis, al no presentar interés teórico. La tabla 7 muestra
un ejemplo de la codificación de las propiedades en un protocolo.
Posición Categoría (Subcategoría)
Protocolo
1 T (To) (Es) la magnitud 2 (Mrep Que 3 E(Esis) se encarga de medir 4 E(Ea) el tiempo meteorológico 5 S (St) que hace en un momento determinado.6 (Mm) Normalmente 7 (Mrep) Se mide 8 E(Ea) En grados centígrados aunque también pueden ser
9 E(Ea) kelvin. 10 (Mrep) Esta magnitud 11 (Mrep) Se mide 12 S (Sobj) con los termómetros. 13 E (Eca) Hay diferentes 14 (Mr) Temperaturas 15 T (Tsb) (como) la corporal, 16 T(Tsb) la meteorológica.
Tabla 7. Protocolo analizado para el concepto ‘temperatura’
107
Resultados
La figura 23 presenta las proporciones medias de las propiedades
generadas para los dos tipos de conceptos en cada una de las cuatro categorías
generales (en los Apéndices 6 y 7) pueden verse los resultados específicos para
cada subcategoría). Estas proporciones fueron transformadas a arcoseno para
homogeneizar la varianza. Se realizó un ANOVA de medidas repetidas sobre los
valores transformados.
0,09
0,63
0,14 0,140,13
0,48
0,210,18
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
Taxonómicas Entidad Situacionales Introspectivas
Pro
po
rcio
ne
s
Propiedades
Distribución de las propiedades en los conceptos de uso restringido vs de uso general
Uso Restringido
Uso General
Figura 23. Proporción de propiedades en los conceptos científicos de uso general y restringido.
Se presentaron efectos principales de la variable propiedad tanto en
análisis de participantes (F1 (1.478, 87) = 141.262, p < .001, η2 = .830) como en
análisis de los ítems (F2 (3, 18) = 48.589, p < .001, η2 = .890). Como no se
cumplió la suposición de esfericidad tanto para propiedad como para propiedad ×
uso se empleó la modificación conservadora Geisser-Greenhouse de los grados de
libertad para evaluar los valores de F1. El factor uso fue significativo en el análisis
de participantes (F1 (1, 29) = 21.510, p < .001, η2 = .426) y marginalmente
108
significativo en el análisis de los ítems (F2 (1, 6) = 5.612, p = .056, η2 = .483).
También se presentó interacción significativa entre los factores propiedad y uso
(F1 (1.962, 87) = 25.351, p < .001, η2 = .466; F2 (3, 18) = 10.153, p < .001, η2 =
.629).
Un examen de los efectos simples mostró que el tipo de propiedad tuvo
efectos significativos en los niveles restringido (F1 (3, 27) = 124.636, p < .001, η2
= .933; F2 (3, 4) = 31.445, p < .004, η2 = .959) y general (F1 (3, 27) = 60.682, p <
.001, η2 = .871; F2 (3, 4) = 8.005, p < .04, η2 = .857). Las comparaciones entre
pares de propiedades de los conceptos científicos de uso restringido, usando el
ajuste de Bonferroni, mostró que la proporción de entidades de propiedad (M =
0.63, SD = 0.12) fue significativamente mayor que la proporción de propiedades
taxonómicas (M = 0.09, SD = 0.06; p < .001), de propiedades situacionales (M =
0.14, SD = 0.11; p < .001) y de propiedades introspectivas (M = 0.14, SD = 0.05;
p < .001). La diferencia entre las proporciones de propiedades taxonómicas e
introspectivas también fue estadísticamente significativa (p < .03). Ninguna otra
diferencia entre las propiedades de los conceptos de uso restringido fue
estadísticamente significativa.
Para los conceptos de uso general hubo diferencias significativas entre las
proporciones de las propiedades de entidad (M = 0.48, SD = 0.13) y de las
propiedades taxonómicas (M = 0.13, SD = 0.06; p < .001), de las propiedades
situacionales (M = 0.21, SD =0.11; p < .001) y de las introspectivas (M = 0.18,
SD = 0.07; p < .001). Adicionalmente, la proporción de propiedades taxonómicas
difiere estadísticamente de la de las propiedades situacionales (p < .02) y de la de
109
las propiedades introspectivas (p < .05). La diferencia entre estas últimas no fue
significativa estadísticamente.
Finalmente, se presentaron efectos significativos entre los dos niveles del
factor uso para los cuatro tipos de propiedades en el análisis de los participantes:
taxonómicas (F1 (1, 29) = 6.399, p < .02, η2 = .181), de entidad (F1 (1, 29) =
39.868, p < .001, η2 = .579), situacionales (F1 (1, 29) = 13.002, p < .002, η2 =
.310) e introspectivas (F1 (1, 29) = 9.097, p < .006, η2 = .239). En el análisis de
ítems se presentaron diferencias significativas en las propiedades de entidad (F2
(1, 6) = 21.363, p < .005, η2 = .781) y situacionales (F2 (1, 6) = 6.559, p < .05, η2
= .522), diferencia marginalmente significativa en las propiedades introspectivas
(F2 (1, 6) = 5.465, p = .058, η2 = .477) y no significativas en las propiedades
taxonómicas (F2 (1, 6) = .111, p = .750, η2 = .018).
Discusión
El propósito principal del estudio era identificar el contenido conceptual de
los conceptos científicos en estudiantes universitarios principiantes, a través de las
tareas de generación de propiedades, y comparar este contenido con el de
conceptos abstractos no científicos identificado en los estudios previos. Dos
conclusiones principales pueden extraerse de los resultados. En primer lugar, los
resultados revelan que el contenido de los conceptos científicos se caracteriza
especialmente por poseer en mayor medida propiedades de entidad y, en menor
medida, propiedades situacionales e introspectivas. Este es un hallazgo
sobresaliente que contrasta con la distribución de propiedades reportada para los
conceptos abstractos no científicos. De hecho, la distribución de propiedades en
110
las cuatro categorías generales en los conceptos científicos presenta un patrón
similar al hallado para conceptos concretos, en dónde las propiedades de entidad
eran las predominantes sobre los tres restantes tipos de propiedades (Cree y
McRae, 2003; McRae y Cree, 2002; McRae et al., 1997; Wu y Barsalou, 2009).
No obstante, debe anotarse una importante diferencia entre las propiedades de
entidad de los conceptos científicos en este estudio y las de los conceptos
concretos. Mientras que las propiedades de entidad de los conceptos concretos
consisten principalmente en características internas y externas de las entidades
(Cree y McRae, 2003; McRae y Cree, 2002; McRae et al., 1997; Wu y Barsalou,
2009), un examen detallado de los resultados presentados en los apéndices 6 y 7,
revela que las entidades asociadas (abstractas y concretas) son las propiedades
más frecuentemente producidas en los conceptos científicos. Este hecho es
consistente con los puntos de vista filosóficos sobre el contenido conceptual de la
ciencia. Por ejemplo, Hempel (1966) plantea que el conocimiento sobre un
concepto científico implica insertarlo en un sistema de ideas, donde “los
conceptos científicos son los nodos de una red de relaciones sistemáticas, mientras
que las leyes y los principios teóricos forman sus lazos (p.94)”. Las entidades
asociadas generadas en la tarea de este estudio compondrían la red en la cual,
idealmente, el concepto científico diana está inserto. Se emplea el término
“idealmente” porque parte de las propiedades generadas por los estudiantes, tal
como se verá más adelante, al ser analizados desde un punto de vista científico
serían incorrectas.
Los resultados obtenidos en este estudio corroboran la primera de las dos
alternativas presentadas anteriormente: el contenido de las propiedades de los
111
conceptos científicos incluye numerosas propiedades intrínsecas de la entidad.
Estas propiedades dotarían a la entidad de la precisión y constricciones que los
expertos utilizan al emplear este tipo de conceptos (Slotta y Chi, 1996). Esta
importancia atribuida a las propiedades de entidad en los conceptos científicos
sugiere una diferencia central respecto de los conceptos abstractos no científicos.
Si bien los dos tipos de conceptos poseen ámbitos de aplicación muy amplios, las
gran cantidad de propiedades intrínsecas de entidad de los conceptos científicos
restringen su aplicación en mayor medida que la aplicación de los conceptos
abstractos (Wiemer-Hastings et al, 2001). Un concepto científico puede emplearse
en distintas situaciones, pero sus propiedades de entidad limitan la manera cómo
puede emplearse en cada situación (Slotta y Chi, 1996). En contraste, la aplicación
de conceptos abstractos no científicos se caracteriza por ser flexible, dado el
menor número de propiedades de entidad (Wiemer-Hastings et al., 2001).
Esta diferencia en el contenido conceptual puede también estar relacionada
con las distintas maneras cómo los dos tipos de conceptos se aprenden. Los
conceptos abstractos no científicos se hallan frecuentemente en el contexto de
situaciones, y se proporcionan pocas definiciones formales (Barsalou y Wiemer-
Hastings, 2005, p. 131; Wiemer-Hastings y Xu, 2005). En contraste, los conceptos
científicos se presentan a través de definiciones precisas (Reif y Allen, 1992) y se
sitúan en una red conceptual en la que se relacionan de manera precisa con otros
conceptos científicos. Las numerosas restricciones de uso de los conceptos
científicos se conservan a través de las situaciones, restringiendo notablemente su
flexibilidad, comparados con los conceptos abstractos no científicos. Estas
diferencias en la flexibilidad entre conceptos científicos y los abstractos no
112
científicos podrían estar en la base de las dificultades que encuentran los
aprendices para emplear los conceptos científicos (Slotta y Chi, 1996). Un
ejemplo tomado de las propiedades generadas en este estudio, ilustra este uso
impreciso de los conceptos científicos. Un estudiante escribió lo siguiente acerca
del concepto ‘velocidad’: [la velocidad] constituye la aceleración (el énfasis es
nuestro). Este estudiante, inicialmente, relaciona la velocidad con aceleración a
través del verbo constituir. Este verbo se define en el DRAE (2001) como formar,
componer, ser. Si se asume que el significado de “constituye” para este estudiante
coincide con la definición anterior, estaría planteando una relación entre
‘velocidad’ y ‘aceleración’ en la que la primera es un componente de la
aceleración, o incluso que ella es la aceleración. En contraste, los textos de física
introductoria definen ‘aceleración’ como “la tasa de variación de la velocidad en
función del tiempo”. La relación entre ‘velocidad’ y ‘aceleración’ planteada por la
ciencia no implica que la primera constituya a la segunda. En su lugar, velocidad
y aceleración están asociadas a través de la relación precisa ‘tasa de variación’,
bajo la forma matemática de derivada. ¿Es admisible relacionar ‘velocidad’ con
‘aceleración’ a través de ‘constituir’, en el sentido de que ‘velocidad’ sea un
componente o una parte de la “tasa de cambio de la velocidad”? Quizás sea
posible, si se relacionan los conceptos científicos de la misma manera flexible
como se hace a veces con los conceptos abstractos no científicos (Wiemer-
Hastings et al., 2001). ‘Componente’ o ‘parte’ son, también, conceptos abstractos
y por tanto acomodan muchas posibles relaciones con otros conceptos. Entre estas
relaciones se incluye una relación en la cual la velocidad es verdaderamente un
componente, o parte de ‘tasa de cambio de la velocidad’ (dv/dt), del mismo modo
113
como alguien podría afirmar que ‘velocidad’ es un componente o parte del
momento lineal (el producto de la masa y la velocidad, mv). Sin embargo asociar
‘velocidad’ y ‘aceleración’ a través de estas relaciones imprecisas conllevaría el
debilitamiento de la capacidad explicativa y predictiva de las leyes y conceptos
científicos y se consideraría inapropiado en el pensamiento científico (Reif y
Larkin, 1991).
Por cierto, éste es solamente un tipo de error de los que cometen los
estudiantes en relación con el uso de conceptos científicos. Como se mencionó
antes, algunos estudiantes generaron propiedades erróneas en esta tarea. Aunque
la cuantificación de estos errores supero los límites de este estudio, se puede hacer
referencia a dos tipos principales. En primer lugar, algunos de ellos corresponden
a preconcepciones ampliamente documentadas en la literatura sobre errores
conceptuales. Algunas de las afirmaciones de los estudiantes reflejan fallos
notables en el conocimiento científico, como “La luz es una emisión de protones,
neutrones y electrones en interacción” (#18). Otros ejemplifican reconocidas
preconcepciones, como la confusión entre ‘temperatura’ y ‘calor’ (“Temperatura
es la cantidad de calor existente en un lugar particular”# 1) (Erickson, 1979), o
entre ‘energía’ y ‘fuerza’ (“Energía es la cantidad de fuerza aplicada a un cuerpo”
#5) (Bliss, Morrison, y Ogborn, 1988). En segundo lugar, en las respuestas de los
estudiantes también tienen lugar deficiencias en la forma del conocimiento
conceptual, que ya fueron identificadas previamente por Reif y Allen (op. cit, p.
21) en su estudio sobre el concepto ‘aceleración’. El uso impreciso de la
terminología, antes mencionado, se evidencia en “Un electrón es la carga negativa
de un átomo” (#19), en lugar de: “...una partícula con carga negativa en el átomo”.
114
Algunos ejemplos adicionales de uso terminológico impreciso son los siguientes:
“La luz se opone a la oscuridad” (#28), “La energía es el motor de la vida” (#20),
“La temperatura indica si un cuerpo está caliente o frío” (#11). Tal como se adujo,
cuantificar estos errores está fuera del alcance de este estudio, sin embargo
pensamos que la existencia de éstos no invalida el resultado principal del
predominio de las propiedades de entidad en las respuestas de los estudiantes.
La segunda conclusión principal se relaciona con la variable ‘especificidad
de uso’. Tal como se esperaba, los resultados muestran que el patrón de la
distribución de las propiedades de los conceptos de uso general es más parecido al
de los conceptos abstractos no científicos que el de los conceptos de uso
restringido. El contenido conceptual de los conceptos científicos de uso general
incluye de manera significativa más propiedades situacionales e introspectivas y
menos de entidad que los de uso restringido. Esto es lo que se esperaría si los
primeros se usan de manera parecida a los conceptos abstractos no científicos. El
uso extendido de los primeros en contextos no científicos contribuye al
incremento de las situaciones y experiencias asociadas a los mismos y, de allí, el
aumento de referencias a propiedades situacionales e introspectivas.
Finalmente, debe tenerse en cuenta una limitación importante al interpretar
los resultados. La distribución de propiedades obtenida en este estudio
corresponde a una tarea abierta y relativamente descontextualizada. Debe
admitirse que éste no es el uso típico de los conceptos científicos, utilizados más
bien en la descripción y explicación de fenómenos o en la resolución de
problemas concretos. Pero el propósito de este estudio no consistía en investigar
el contenido conceptual activado en una tarea típica de aplicación de conceptos
115
científicos, sino obtener la distribución de propiedades de los conceptos
científicos en situaciones comparables a la de los estudios mencionados
anteriormente. De otra manera sería imposible la comparación con los resultados
obtenidos en los estudios anteriores.
116
Capítulo 6. Análisis de los segmentos inicial y final de generación de propiedades en los conceptos científicos.
Experimento 3
Un interrogante adicional que surge respecto de las propiedades que se
generan en las tareas de generación de propiedades es si la dimensión temporal
(inicio vs final de la tarea) puede revelar diferencias en el tipo de propiedades
generadas. En términos generales, se analiza si el proceso de generación de
propiedades varía a lo largo del tiempo. En una perspectiva más específica se
investiga si la disponibilidad de cada tipo de propiedad se modifica durante el
proceso de generación de las mismas.
El desarrollo de este análisis se presenta en el marco de la teoría de la
simulación situada (Barsalou, 1999a, 2003; Barsalou, Solomon y Wu, 1999;
Barsalou y Wiemer-Hastings, 2005; Wu y Barsalou, 2009; Yeh y Barsalou, 2006),
la cual, a su vez, hace parte de una teoría más general, la teoría LASS −Language
and situated simulation system− (Barsalou et al, 2008; Santos et al, 2011;
Simmons et al 2008). La teoría LASS, como se explicó anteriormente (capítulo 1),
plantea la existencia de al menos dos sistemas que intervienen en la simulación: el
sistema lingüístico y el sistema de simulación situada. Diversos experimentos han
puesto de manifiesto que los dos sistemas presentan picos de activación en
momentos diferentes. Barsalou y sus colegas (Barsalou et al, 2008; Santos et al,
2011; Simmons et al, 2008) realizaron experimentos para determinar el orden de
activación de las respuestas generadas por ambos sistemas. En la síntesis de
resultados se distinguen tres tipos de respuestas: (1) lingüísticas, (2) taxonómicas
117
y (3) relativas al objeto y su situación. Las primeras se generan en el sistema
lingüístico y las últimas en el sistema de simulación situada. Las respuestas
taxonómicas ocupan un lugar intermedio entre los dos sistemas. La activación
neuronal de las respuestas lingüísticas, se relaciona con el giro temporal inferior
izquierdo (área de Broca) y el cerebelo izquierdo; en las respuestas relacionadas
con el objeto y la situación se activan principalmente el precuneus, el giro medio
temporal derecho y, en menor medida, el giro frontal medio derecho. Aunque no
se presentan resultados de neuroimagen sobre las respuestas taxonómicas, lo que
sí está claramente definido es que su producción tiene lugar preferentemente
después de las lingüísticas y antes de las relativas al objeto y la situación. Por
tanto, de los datos de Barsalou et al (2008, Santos et al, 2011; Simmons et al,
2008) se colige que las respuestas lingüísticas y taxonómicas tienden a producirse
antes que las correspondientes a la entidad misma y la información contextual,
porque los respectivos sistemas cognitivos que los soportan presentan picos de
activación diferenciados en el tiempo.
Por su parte, la teoría de la simulación situada (Wu y Barsalou, 2009, Yeh
y Barsalou, 2006; Barsalou et al 2008), que es una propuesta que da cuenta del
proceso que tiene lugar después de la activación del sistema lingüístico
contemplado en la teoría LASS, plantea que en las tareas de generación de
propiedades, éstas provienen de la simulación que crea el participante. Recuérdese
que en el proceso de simulación situada no sólo intervienen informaciones
pertenecientes al concepto diana, sino que la simulación está vinculada a
información contextual (background: situacional e introspectivo). En este sentido,
Barsalou (2003a) y Yeh y Barsalou (2006) precisan que los simuladores de los
118
conceptos no contienen información situacional e introspectiva, sino que las
situaciones y las introspecciones también poseen sus propios simuladores. La
simulación situada tiene lugar, entonces, gracias a los vínculos que hay entre los
simuladores de las entidades y los de las situaciones (Barsalou, 1999, 2003a,
2008, Barsalou, Niedenthal, Barbey y Rupert, 2003, Yeh y Barsalou, 2006). Estos
vínculos entre objetos y situaciones se generan en la experiencia diaria, pues,
salvo condiciones especiales (p. ej. laboratorios experimentales), siempre que se
perciben los objetos, éstos están en un contexto.
Hecha esta presentación de los aspectos generales de la teoría LASS, y
especialmente, de la simulación situada, es preciso anotar que en este estudio no
se tiene en cuenta las respuestas correspondientes al sistema lingüístico, pues la
taxonomía WB no contempla esta categoría. En su lugar se mantiene en foco en el
análisis de las propiedades taxonómicas, de entidad, situacionales e introspectivas.
Los trabajos de Wiemer-Hastings y Xu (2005) y de De Deyne y Storms
(2008), basados en la generación de palabras asociadas, en tanto indicadores de
las propiedades de los conceptos, pueden tomarse como punto de referencia para
predecir los resultados esperados en este análisis, pues estudian específicamente la
secuencia inicial de propiedades generadas para diversos conceptos. Wiemer-
Hastings y Xu (2005) realizaron un análisis adicional sobre los datos generales de
su investigación, examinando las cinco primeras propiedades generadas por los
participantes. Dado que en esa investigación no hubo limitaciones temporales para
que se generaran las propiedades, se pretendía diferenciar las propiedades
asociadas directamente al concepto diana de las posibles asociaciones indirectas
que pudieron generarse por la libertad temporal. Asumen las autoras, con base en
119
Nelson y Shreiber (1992), que las primeras propiedades generadas están más
relacionadas con el concepto diana que las últimas y que, por tanto, al no haber
puesto un límite temporal, las propiedades que se generan al final no
necesariamente proceden del concepto diana sino de nuevas asociaciones, quizás,
cada vez más alejadas de tal concepto. Los resultados mostraron diferencias entre
los conceptos concretos y abstractos en el reparto de las 5 primeras propiedades.
Para estas primeras propiedades, en los conceptos concretos las propiedades de
entidad tuvieron una proporción de 0.40, las situacionales 0.42 y las introspectivas
0.048. En los conceptos abstractos las propiedades de entidad presentaron una
proporción de 0.02, las situacionales de 0.66 y las introspectivas 0.19. En
resumen, las primeras propiedades de los conceptos concretos se concentran en las
propiedades de entidad y situacionales, en tanto que en los conceptos abstractos
las primeras propiedades se focalizan en las situacionales e introspectivas. Estos
resultados evidencian que en el inicio de la simulación no solo se generan
propiedades sobre el objeto diana, sino que las propiedades situacionales también
están presentes desde el inicio de la simulación tanto en los conceptos concretos
como en los abstractos.
Por su parte, De Deyne y Storms (2008) en un estudio sobre palabras
asociadas y propiedades semánticas, pidieron a un grupo de sujetos que generasen
tres palabras asociadas a cada uno de 458 ítems pertenecientes a distintas
categorías (i.e. actividades, alimentos, animales y artefactos). A diferencia de
8 A pesar de que en la investigación de Wiemer-Hastings y Xu (2005) las propiedades introspectivas se denominan experienciales, para conservar la denominación más empleada en los estudios de generación de propiedades basados en el modelo WB, nos referimos a ellas como introspectivas. Además, en esa investigación no se reportan los datos de las propiedades taxonómicas.
120
otros estudios, en éste se añadió al modelo de codificación WB una categoría
general para etiquetar las llamadas “propiedades lingüísticas” (p.e. las formas
compuestas a partir del concepto diana: SOFA- sofá cama). En los resultados se
precisaron los porcentajes de la primera, segunda y tercera palabra asociada. Se
supone, con base en la teoría LASS (Barsalou et al, 2008; Santos et al, 2011;
Simmons et al 2008) que las asociaciones primarias corresponden a procesos más
automáticos y menos elaborados que los de las asociaciones secundarias y
terciarias, que se fundamentan en el sistema de simulación conceptual. La tabla 8,
resume parte de los resultados de la investigación de De Deyne y Storms (2008).
Se destaca que, en general, las asociaciones situacionales predominan entre las
demás. También se resalta que las propiedades taxonómicas preferentemente se
generan como asociación primaria, que las de entidad tienden a aumentar en las
asociaciones secundarias y terciarias y, finalmente, que los porcentajes de
introspecciones son los más pequeñas en toda la tarea.
Asociación Propiedad Primaria Secundaria Terciaria Promedio Taxonómicas 9.2 5.4 4.3 6.3 Entidad 8.2 9.9 10 9.4 Situacionales 13.8 15.1 15 14.6 Introspectivas 1.6 1.8 2 1.8
Tabla 8. Adaptada de De Deyne y Storms (2008). Las cifras muestran los porcentajes de asociados en cada categoría respecto de la suma de las propiedades generadas en toda la tarea. (La suma de las tres columnas no es 100 porque se excluyeron los datos de las asociaciones lingüísticas al no pertenecer al modelo de codificación original).
Estos dos antecedentes, evidenciarían que los vínculos entre los
simuladores de las situaciones y los de las entidades concretas y abstractas están
activos desde el comienzo de la tarea de generación de propiedades (o de
asociaciones en el caso de De Deyne y Storms [2008]).
121
El análisis de la secuencia de generación de propiedades se plantea
entonces como una herramienta para indagar si, para los conceptos científicos, los
vínculos entre los simuladores de los conceptos diana con los correspondientes a
información contextual (‘background’: situacional e introspectivo) se activan
desde el inicio del proceso de simulación, o si, por el contrario, el carácter situado
de la simulación se produce en procesos ulteriores: ¿se activan las propiedades de
la entidad y las de la situación e introspectivas del mismo modo a lo largo de la
simulación, o presentan las diversas propiedades momentos de mayor o menor
activación?. Adicionalmente, este análisis permitiría establecer si los vínculos
entre los simuladores de los objetos y los del contexto difieren para los conceptos
científicos, de diferente especificidad.
Las teorías de simulación situada y LASS y los resultados de Wiemer-
Hastings y Xu (2005) y de De Deyne y Storms (2008) indican que el proceso de
simulación no es uniforme a lo largo del tiempo. Por esta razón en este estudio se
presenta un análisis de los segmentos de propiedades producidas en el inicio y en
el final de la tarea (segmento inicial vs segmento final). Si el inicio del proceso de
simulación de los conceptos científicos es semejante al hallado en otros
conceptos, se esperaría que en el segmento inicial de propiedades generadas se
presentara la mayor parte de las propiedades taxonómicas (de Deyne y Storms,
2008). Como complemento, y dado que la teoría LASS plantea que este tipo de
propiedades está en un lugar intermedio entre el sistema lingüístico y el de
simulación situada, se esperaría que éstas disminuyan a lo largo del proceso
(segmento final) al tiempo que aumenta el número de propiedades de entidad,
situacionales e introspectivas.
122
Otra expectativa que surge de este análisis temporal del proceso de
generación de propiedades se refiere, en particular, al carácter situado de la
simulación para los conceptos científicos: ¿se presenta un reparto semejante de las
propiedades situacionales e introspectivas desde el inicio de la tarea para los
conceptos científicos y para los no científicos (concretos o abstractos)? Los
resultados evidenciarán si el grado de vínculos existentes en el comienzo de la
tarea entre los simuladores de los conceptos científicos y los de las situaciones en
las que aparecen, así como los correspondientes a las experiencias subjetivas
relacionadas con ellos, es semejante al presentado en los conceptos concretos y
abstractos.
Finalmente, y en relación con las diferencias entre los conceptos
científicos según su uso se esperaría, según los resultados del reparto de
propiedades del apartado anterior, que hubiera tanto en la secuencia inicial como
en la final de los conceptos de uso general más propiedades situacionales e
introspectivas que en los de uso restringido.
Método
De los datos correspondientes al experimento 2 se seleccionaron las cinco
primeras propiedades (secuencia inicial) y las cinco últimas propiedades
(secuencia final) generadas para cada concepto. Se realizó inicialmente un
ANOVA 2 (Segmento [Inicial/Final]) x 2 (Uso [Exclusivo/General]) x 4 (Tipo de
propiedad [T, E, S, I]) con medidas repetidas en todas las variables. No se
incluyeron entre las propiedades las pertenecientes a la categoría “Miscelánea”
que representan en promedio el 32% del total de las propiedades en cada
123
segmento. A continuación se realizaron ANOVAs 2 (Segmento) x 2 (Uso)
independientes para cada una de las 4 propiedades analizadas.
Resultados
Las frecuencias de generación de propiedades de cada uno de los 4 tipos
considerados se encuentran en la Tabla 9 y se representan en la Figura 24. El
ANOVA reveló un efecto principal del factor propiedad (F (3, 27)= 112.328,
p<.001) También son significativas las interacciones: propiedad x uso (F (3, 27)=
14.279, p<.001), propiedad x segmento (F (3, 27)= 8.724, p<.001) y propiedad x
segmento x uso (F (3, 27)= 5.437, p=.005).
Uso restringido Uso general Media Propiedades Segmento Segmento Segmento Inicial Final Inicial Final Inicial Final Taxonómicas 0.62 0.18 0.62 0.38 0.62 0.28 Entidad 2.35 2.03 1.46 1.43 1.90 1.73 Situacionales 0.24 0.75 0.49 0.86 0.37 0.80 Introspectivas 0.25 0.53 0.71 0.64 0.48 0.59 Tabla 9. Frecuencias medias de propiedades generadas por sujeto en los segmentos inicial y final para las dos clases de conceptos científicos.
0,62
0,180,62
0,38
2,352,03
1,46 1,43
0,24
0,75
0,49
0,86
0,250,53
0,71 0,64
0
0,5
1
1,5
2
2,5
Inicial Final Inicial Final
Uso restringido Uso general
Frecuencia
Frecuencia de propiedades generadas en los segmentos inicial y final
Taxonómicas Entidad Situacionales Introspectivas
Figura 24. Frecuencias medias de propiedades generadas por sujeto en los segmentos inicial y para las dos clases de conceptos científicos.
124
Dada la existencia de efecto principal de la variable propiedad, y dada la
existencia de interacciones y su complejidad, se llevaron a cabo ANOVAS 2 x 2
(Segmento x Uso) para cada uno de los tipos de propiedades.
Propiedades Taxonómicas. El análisis específico de las propiedades
taxonómicas muestra solamente efecto principal del factor segmento (F (1, 29)=
17.943, p<.001): se producen significativamente más propiedades taxonómicas en
el segmento inicial que en el final. No hay efecto significativo del factor uso (F (1,
29)= 2.279, p=.142), ni interacción con el factor segmento (F (1, 29)= 3.109,
p=.088).
Propiedades de entidad. Los análisis de las propiedades de entidad
muestran un efecto principal del factor uso (F (1, 29)= 38.991, p<.001): se
generan significativamente más propiedades de entidad en los conceptos
científicos de uso exclusivo que en los de uso general. No existe efecto
significativo del factor segmento (F (1, 29)= 1.450, p=.238), ni interacción uso x
segmento (F (1, 29)= 1.324, p=.259)
Propiedades situacionales. Existe un efecto principal del factor segmento
(F (1, 29)= 11.521, p=.002): se generan significativamente más propiedades
situacionales en el segmento final que en el segmento inicial. No es significativo
el efecto del factor uso (F (1, 29)= 2.526, p=.123, ni existe interacción
significativa segmento x uso (F (1, 29)= .501, p=.485).
Propiedades introspectivas. El análisis de las propiedades introspectivas
muestra un efecto principal del factor uso (F (1, 29)= 17.110, p<.001) y una
interacción significativa uso x segmento (F (1, 29)= 10.520, p=.003).
125
El análisis de las diferencias entre los dos segmentos en los conceptos de
uso exclusivo muestra que son significativas (p<.001). Entretanto, las diferencias
entre los dos segmentos en los conceptos de uso general no son significativas (p=.
476).
Discusión
El objetivo de este análisis consistía en establecer si el proceso de
simulación varía en el tiempo, tal como plantea la teoría LASS. En este sentido, los
resultados del reparto de propiedades en los conceptos de uso exclusivo y general
permiten afirmar que, aunque los cuatro tipos de propiedades están presentes en
los dos segmentos analizados, el proceso de simulación sufre variaciones a lo
largo del tiempo.
Las propiedades taxonómicas disminuyen entre los segmentos inicial y
final, de acuerdo con las hipótesis planteadas basadas en los resultados de De
Deyne y Storms (2008). En este aspecto la simulación para conceptos científicos y
no científicos es análoga: la actividad cognitiva de ubicar taxonómicamente los
conceptos diana se realiza en los primeros momentos de la simulación.
A diferencia de las propiedades taxonómicas, y en contra de las hipótesis
planteadas, las propiedades de entidad, que son las de mayor frecuencia, no
difieren significativamente entre los dos segmentos. En relación con las
propiedades restantes, sin embargo, las propiedades situacionales e introspectivas
aumentan significativamente entre los segmentos inicial y final. Estos resultados
indican que la simulación de conceptos científicos se va situando
progresivamente, a medida que aumenta activación de conocimiento contextual.
126
En síntesis, el proceso de simulación varía en el tiempo: en los conceptos
científicos pasa de un momento inicial centrado en ubicar taxonómicamente el
concepto y en la entidad misma, a un segundo momento en el que se introduce el
contexto a la simulación, sin dejar de lado el foco en el concepto diana, es decir
las propiedades de entidad. A lo largo del proceso de simulación en una tarea
como ésta hay una preponderancia de propiedades de entidad aunque se
incorporan paulatinamente elementos contextuales. Ésto diferencia a los
conceptos científicos de los conceptos no científicos, pues en éstos últimos las
referencias contextuales aparecen de manera significativa desde el inicio de la
tarea (Wiemer-Hastings y Xu, 2005), y no se concentran en la entidad en grado
semejante al de los científicos.
De acuerdo con la conclusión anterior, si los conceptos científicos se
concentran más en la entidad que los no científicos, los sujetos con mayor nivel de
conocimiento en ciencias, es decir más avezados en el uso especializado de los
conceptos científicos, podrían generar un mayor número de propiedades de
entidad en este tipo de tarea. En tal sentido parece de interés estudiar la influencia
de la variable ‘conocimiento de los participantes’ en la simulación de los
conceptos científicos. El experimento 4 pretende analizar dicha influencia.
127
Capítulo 7. Efecto del conocimiento en el contenido de conceptos científicos Experimento 4.
El experimento 2 dejó en claro que el foco de la simulación de los
conceptos científicos, independientemente de si su uso es general o restringido al
contexto científico, es la entidad misma, pues presentan mayor porcentaje de
propiedades de entidad que de las restantes. También se halló, a partir de la
comparación de los resultados del experimento 2 con los reportados en
investigaciones de otros autores, que los conceptos concretos no científicos
guardan semejanzas con los científicos porque también se focalizan en la entidad
(Cree & McRae, 2003; Mc Rae and Cree, 2002; McRae, de Sa and Seidenberg,
1997; Wu y Barsalou, 2009), aunque presentan más propiedades de situación que
los conceptos científicos. En contraste, el reparto de propiedades de los conceptos
abstractos no científicos sugiere un foco distribuido especialmente entre las
propiedades situacionales e introspectivas (Barsalou y Wiemer-Hastings, 2005;
Wiemer-Hastings y Xu, 2005).
Para ahondar en el estudio del contenido y simulación de los conceptos
científicos se decidió examinar la relación de una variable relativa a los sujetos
mismos, el conocimiento científico, específicamente de física, con la generación
de propiedades y la simulación de conceptos científicos del área de la física. Con
este fin, se diseñó un estudio de generación de propiedades semejante al anterior,
pero con sujetos con distintos niveles de conocimiento en física. El propósito es
averiguar si la variable conocimiento científico influye en la simulación de los
conceptos.
128
En este último sentido, varias investigaciones sobre enseñanza de las
ciencias han dado cuenta de las diferencias entre sujetos con distintos grados de
conocimiento. Por ejemplo, Chi, Feltovich y Glaser (1981) han establecido que
expertos y novatos crean diferentes representaciones de problemas de física, con
distintas categorías para analizar problemas y distinto conocimiento asociado a
dichas categorías. Los expertos utilizan inicialmente principios generales de la
física para representar y resolver los problemas, mientras que los novatos basan su
representación en los aspectos concretos del enunciado.
En este estudio se pretende asegurar la representatividad de los conceptos
científicos analizados. A diferencia del experimento 2 en el cual se eligió la
muestra según el uso de los conceptos, en este experimento se procura que los
conceptos estudiados reflejen apropiadamente las distintas clases analizados en la
literatura de filosofía de la ciencia y en otros trabajos sobre el tema. En
consecuencia, y al ser uno de nuestros propósitos estudiar desde un punto de vista
cognitivo los conceptos científicos, enseguida se hace una revisión de las
características de los conceptos que emplea la ciencia y algunas de las propuestas
de clasificación.
Conceptos científicos
Como indica Wartofsky (1976), el proceso de comprensión especializada
del mundo que lleva a cabo la ciencia está guiado por conceptos también
especializados, que constituyen las herramientas de trabajo del pensamiento
científico: “constituyen la elaborada instrumentación y la alta tecnología del
pensamiento y del discurso científicos” (Wartofsky, 1976, p.21). Algunos de ellos
son creaciones propias de la actividad científica (p. ej. ión, electrón, fonema, etc.)
129
y otros provienen de una modificación de conceptos cotidianos (p. ej. fuerza,
energía, calor, trabajo, etc.). Las explicaciones que ofrece la ciencia se cimentan
en teorías que pueden pensarse como redes de interrelaciones sistemáticas
(Hempel, 1976). Los nudos de estas redes son los conceptos, mientras que los
hilos son los principios y leyes. Por tanto, los conceptos son uno de los
fundamentos de la actividad científica.
Tipos de conceptos científicos.
Una de las propuestas de clasificación de los conceptos científicos
proviene de la llamada “concepción heredada” (received view) de la tradición
filosófica positivista del Círculo de Viena. Esta perspectiva distingue los términos
que se refieren a entidades observacionales y sus propiedades (p. ej. hierro, núcleo
celular, volumen), de los términos teóricos (p. ej. campo eléctrico, masa, ego). El
rasgo diferencial es el carácter observable, o no, de las entidades o sus
propiedades (Suppe, 1990; Echeverría, 1989).
Otro planteamiento es el de Hempel (1952; Díez y Moulines, 1999), quien
propone distinguir entre tres tipos de conceptos científicos: conceptos
clasificatorios, comparativos y métricos. Los primeros están asociados a palabras,
en el uso corriente de la lengua, que corresponden a conjuntos de objetos con
características comunes (p.ej. animal, vehículo). Estos términos permiten
establecer clasificaciones de las entidades del mundo. Sin embargo, los criterios
para estas clasificaciones no siempre son precisos (p. ej. pájaro, cosa). El segundo
tipo de conceptos, los comparativos, permiten establecer si dos objetos o
acontecimientos tienen una propiedad común en el mismo grado o no (p. ej.
dureza). Finalmente, los conceptos métricos, también denominados cuantitativos,
130
a diferencia de los dos anteriores, son una creación propia de la ciencia. Asignan
una cantidad específica a los objetos o acontecimientos, permitiendo hacer
comparaciones precisas entre las entidades y sus características (p. ej. masa,
temperatura). Estas cuantificaciones constituyen uno de los rasgos que separan el
conocimiento científico de otro tipo de conocimientos (Diéz y Moulines, 1999).
Otra clasificación de los conceptos científicos, procedente también de la
filosofía de la ciencia, es la de Achistein (1968). Propone también tres tipos de
conceptos. Los conceptos tipo A se refieren a objetos y cosas (stuffs) de las cuales
la ciencia da cuenta (p. ej. cobre, insecto,). Los de tipo B son conceptos más
abstractos que los de tipo A, y son aplicables a objetos físicos y fenómenos que
satisfacen condiciones necesarias y suficientes (p. ej. sistema conservativo,
proceso reversible.). Finalmente, los conceptos de tipo C designan aquellos que
pueden ser definidos matemáticamente, como (p. ej. velocidad, densidad,).
Desde el área de la educación científica, Lawson y sus colegas (Lawson,
Alkhouty, Benford, Clark y Falconer, 2002) clasifican los conceptos científicos en
tres tipos: descriptivos, teóricos e intermedios. Los conceptos descriptivos son
aquellos que se construyen a partir de la observación directa. Incluyen objetos (p.
ej. fósil), eventos y situaciones (p. ej. la caída de un cuerpo), y sus características
(p. ej. carnívoro,). Los conceptos teóricos, a diferencia de los descriptivos, no se
construyen con base en la experiencia directa sino que surgen de información
indirecta. Su existencia se infiere e incluso puede postularse antes de su
“descubrimiento” fáctico. (p. ej. fotón, antimateria,). Finalmente, los conceptos
intermedios se fundamentan en los límites de observación temporales del ser
humano. Hay fenómenos que son inapreciables directamente por los seres
131
humanos porque tienen una duración temporal muy superior a la propia vida
humana; sin embargo, si fuese posible hacer observaciones por periodos
temporales muy superiores o si la vida humana hubiera existido en otros tiempos
serían evidenciables directamente (p. ej. selección natural, evolución). En general
son conceptos que tienen un componente temporal nuclear en su definición.
Desde otro punto de vista, Chi y sus colegas (Chi, 1992, 2005, 2008; Chi,
Slotta y de Leeuw, 1994) se basan en categorías ontológicas generales para
estudiar algunos de los errores que cometen los estudiantes en la comprensión de
conceptos científicos. Encuentran que un error frecuente es el de calificar
conceptos pertenecientes a una “rama” ontológica con las características de otra.
Un ejemplo paradigmático es concebir los fenómenos y procesos como objetos o
como sustancias. Por ejemplo es usual que se le atribuyan propiedades de fluido,
es decir de una sustancia, a un proceso como la corriente eléctrica. Del mismo
modo es frecuente que los estudiantes de secundaria asuman que el calor (otro
proceso) se puede transferir como un objeto (Chi, 1992, 2005; Chi et al 1994,;
Reiner, Slota, Chi y Resnik, 2000).
Para estos estudios proponen inicialmente categorías ontológicas en las
cuales se las entidades se dividen en tres categorías generales: materia, eventos y
abstracciones9 (Chi, 1992). La categoría materia incluye entidades (p. ej. arena,
cuadro, ser humano), algunos de cuyos atributos son SER ALMACENABLES, TENER
VOLUMEN, MASA, COLOR, etc. Ese tipo general, a su vez, se subdivide en clases
9 Posteriormente se modificó la denominación de la categoría general eventos por procesos (Chi et
al, 1994) y luego por procesos emergentes (Chi, 2005 y 2008). De igual modo la denominación de
la categoría abstracciones se reemplazó por estados mentales (Chi et al, 1994).
132
naturales (p. ej. plantas, animales, diamante, agua) y artefactos (p. ej. lámparas).
Las clases naturales contienen además seres vivos y no vivos. La categoría
eventos incluye entidades que no poseen las propiedades descritas para la
categoría materia. Son gobernadas por conjuntos de leyes físicas, tales como
VARIAR EN EL TIEMPO, SUCEDER EN UNA LÍNEA TEMPORAL, TENER UN INICIO Y UN
FINAL. Estos eventos pueden ser intencionales (p. ej. besar, pelear) o basados en
restricciones naturales (p. ej. órbita planetaria) o artificialmente construidos (p.
ej. corriente eléctrica). La tercera categoría general, las abstracciones, recoge las
emociones (p. ej. miedo) y las entidades mentales (p. ej. idea).
De esta revisión de clasificaciones de los conceptos usados por la ciencia
se puede concluir que una muestra representativa de las clases de conceptos
científicos debería contemplar, al menos, conceptos relativos a objetos, a procesos
(o eventos) y a propiedades.
Hipótesis del estudio
Se espera replicar los hallazgos del experimento 2 en lo referente a un
mayor foco de la simulación de los conceptos científicos en las propiedades de
entidad. Específicamente, en relación con la influencia del conocimiento, se trata
de averiguar si hay algún tipo de propiedad que se genere con mayor frecuencia
cuando aumenta el conocimiento científico. En particular, ¿aumentan la
generación de propiedades de entidad respecto a las de situación (conocimiento
específico de casos de Reif y Allen [1992]) cuando los sujetos tienen mayor
conocimiento científico? Para ello se comparó la distribución de propiedades
generadas por sujetos de distinta formación científica y, por tanto, con distinto
conocimiento esperado, sobre una muestra de 12 conceptos científicos básicos.
133
Método
Diseño. El experimento involucró el conocimiento como variable
intersujetos con dos niveles (alto, bajo) y la variable intrasujetos tipo de propiedad
con cuatro niveles (T, E, S, I). No se consideraron, de nuevo, las propiedades en la
categoría “Miscelánea”.
Participantes. Tomaron parte del estudio 88 alumnos con distintos niveles
de conocimiento en Física. Los considerados en este estudio de nivel bajo fueron
59 estudiantes de 2º curso de la Licenciatura en Español y Lenguas Extranjeras de
la Universidad Pedagógica Nacional (Bogotá, Colombia). Estos estudiantes
solamente habían estudiado asignaturas básicas de ciencias en el nivel secundario.
Los participantes considerados de alto conocimiento fueron 29 licenciados en
Química, Física, Ciencias Ambientales e Ingeniería, que participaban en un
Máster de Formación del Profesorado en la Universidad de Alcalá (España).
Materiales. Se seleccionaron para el estudio 12 conceptos científicos (ver
tabla 11) a partir del conjunto de 24 conceptos seleccionados inicialmente en el
experimento 2. Para la selección de estos conceptos en este experimento se tuvo
en cuenta que fuesen representativos de las tres principales clases de conceptos
científicos: objetos, procesos y propiedades (tal como se indicó en el apartado
sobre los conceptos científicos).Al igual que en el experimento 2 se comprobó que
los conceptos tuvieran un alto porcentaje de frecuencia en el área de Ciencias en
el ‘CORPUS 92’. Todos los conceptos elegidos tenían una puntuación de
especificidad de uso (como la calculada en el experimento 2) superior a .90.
134
Conceptos científicos
Objetos Procesos Propiedades Molécula Ebullición Temperatura Electrón Evaporación Densidad Resistor Refracción Velocidad Batería Reflexión Aceleración
Tabla 11. Listado de conceptos científicos del experimento 4.
Se confeccionaron cuadernillos que contenían: 6 de los conceptos
científicos de la tabla 12 (2 objetos, 2 procesos y 2 propiedades), elegidos
aleatoriamente. Cada cuadernillo incluía además una primera página de
instrucciones sobre la tarea de generación de propiedades. La tarea se presentaba
como parte de un estudio sobre el conocimiento conceptual de los estudiantes. Se
solicitaba, como en el experimento 2, que escribiesen los pensamientos sobre el
concepto en cuestión según le venían a la mente y que continuasen escribiendo
hasta que se les pidiese que se detuviesen. A continuación, las dos páginas
siguientes incluían un concepto de práctica cada una (“masa” y “carga”). Después
se presentaban cada uno de los 6 conceptos diana, en una página diferente, en
forma semejante a la empleada en el experimento 2.
Los participantes generaron en total 528 protocolos de respuesta (88
participantes × 6 conceptos).
Procedimiento. El procedimiento fue el mismo que en el experimento 2.
Los participantes invirtieron en la tarea aproximadamente 30 minutos. El proceso
de análisis también fue idéntico al del estudio 2. Una muestra de 130 protocolos
de codificación de las propiedades (25%) fue sometida a una prueba de acuerdo
con dos jueces adicionales (dos profesores universitarios de ciencias) resultando
135
en coeficiente kappa de .74. Los desacuerdos se resolvieron mediante discusión
entre los codificadores.
Resultados
La Tabla 12 y la Figura 25 se muestran la proporción de propiedades para
cada uno de los niveles de conocimiento considerado.
Conceptos científicos
Propiedades Media
General Alto
Conocimiento Bajo
conocimiento
Taxonómicas 0,08 0,08 0,10
Entidad 0,69 0,79 0,64 Situacionales 0,16 0,07 0,21 Introspectivas 0,05 0,06 0,05
Tabla 12. Resultados de la distribución de proporciones de propiedades por sujetos según el conocimiento
0,08 0,1
0,79
0,64
0,07
0,21
0,06 0,0500,10,20,30,40,50,60,70,80,9
Alto Conocimiento Bajo conocimiento
Fre
cue
nci
a
Frecuencia de propiedades generadas en los segmentos inicial y final
Taxonómicas Entidad Situacionales Introspectivas
Figura 25. Proporción de propiedades generadas en los niveles de conocimiento alto y bajo en conceptos científicos
La proporción de cada tipo de propiedad generada en los tres tipos de
conceptos por cada sujeto fue transformada a su arcoseno para homogeneizar la
varianza. El ANOVA muestra efectos principales tanto de la variable propiedad
(F (3,84)=864,96, p< .001) como la variable conocimiento (F (1,84)= 37,618, p<
136
.001). La interacción propiedad x conocimiento también es significativa (F
(3,84)= 15,932, p< .001).
El análisis de diferencias para cada nivel de la variable propiedad muestra
que la proporción de propiedades de entidad es significativamente más alta para
los participantes de alto conocimiento que para los de bajo conocimiento (F (1,
84)= 35.168, p< .001), mientras que la proporción de propiedades situacionales es
significativamente mayor (F (1, 84)= 24.139, p< .001) para los de bajo
conocimiento que para los de alto conocimiento. Ninguna otra diferencia entre
niveles de conocimiento es significativa: propiedades taxonómicas (F (1, 84)=
3.351, p= .07); propiedades introspectivas F (1, 84)= .551, p= .46).
Discusión
Los resultados de este experimento apoyan los obtenidos en el
experimento 2 y arrojan luz sobre el efecto que tiene el conocimiento en la forma
en que se almacenan los conceptos científicos en la memoria. Se confirma la
preponderancia de las propiedades de entidad en los conceptos científicos:
mayores niveles de conocimiento científico no resultan en una mayor generación
de propiedades de situación (el “conocimiento específico de casos” de Reif y
Allen [1992]) sino en mayor número de propiedades de entidad. Los sujetos son
capaces de dar un mayor número de características intrínsecas de los conceptos
científicos, más que mencionar un mayor número de situaciones en los que los
conceptos considerados juegan un papel.
137
Capítulo 8. Análisis de los segmentos inicial y final de generación de propiedades en los conceptos científicos según
el nivel de conocimiento científico. Experimento 5
En el experimento 3 se concluyó que el proceso de simulación no es
uniforme a lo largo de la tarea de generación de propiedades: en la primera parte
de la tarea se concentran la propiedades taxonómicas en tanto que en el segmento
final se producen más, situacionales e introspectivas. Las propiedades de entidad
son las más frecuentes y se mantienen a lo largo del tiempo. Por su parte en el
experimento 4, uno de los hechos de resaltar es que los sujetos de mayor
conocimiento científico o generan más propiedades de entidad que situacionales.
La teoría LASS y los modelos de la simulación situada proponen que la simulación
integra las propiedades del objeto con las contextuales. Pero para los sujetos de
conocimiento alto está integración de propiedades parece limitada porque se
mantiene el foco en las propiedades de entidad. En consecuencia, se puede
plantear la siguiente pregunta ¿se presenta un reparto semejante de las
propiedades a lo largo de la tarea para los conceptos científicos con sujetos de alto
conocimiento en ciencias?
Método
Se realizó una selección de las cinco primeras propiedades (segmento
inicial) y las cinco últimas propiedades (segmento final) generadas para cada
concepto en los datos del experimento 4 correspondientes los 29 participantes de
conocimiento alto en ciencias. Se realizó inicialmente un ANOVA 4 (Tipo de
propiedad [T, E, S, I]) x 2 (Segmento [Inicial/Final] con medidas repetidas en las
dos variables.
138
Resultados
La tabla 13 y la figura 26 presentan los resultados de la frecuencia de los
cuatro tipos de propiedad generadas en los dos segmentos. El ANOVA arroja un
efecto principal para el factor propiedad (F (3, 26)= 163.737, p<.001) y una
interacción significativa propiedad x segmento (F (3, 26)= 15.970, p <.001).
Propiedades Segmento
Inicial
Segmento Final
Taxonómicas 0,47 0,13 Entidad 3,16 3,17 Situacionales 0,12 0,38 Introspectivas 0,16 0,18
Tabla 13. Frecuencias medias de de propiedades producidas en los dos segmentos por los sujetos de alto conocimiento en ciencias
0,47
0,13
3,16 3,17
0,12
0,380,16 0,18
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
Segmento Inicial Segmento Final
Frecuencia
Frecuencia de propiedades en los dos segmentos
Taxonómicas
Entidad
Situacionales
Introspectivas
Figura 26. Frecuencias medias de de propiedades producidas en los dos segmentos por los sujetos de alto conocimiento en ciencias
Los análisis de efectos simples de la variable segmento para cada tipo de
propiedad arrojaron que se producen significativamente más propiedades
taxonómicas en el segmento inicial que en el final (F (1, 28)= 51.735, p< .001);
en contraste, se generan significativamente más propiedades situacionales en el
segmento final que en el inicial (F (1,28)= 9.623, p= .004). No existen diferencias
139
significativas entre los segmentos en las propiedades de entidad ni en las
introspectivas.
Discusión
El análisis de los resultados sugiere que la tarea de generación de
propiedades en conceptos científicos en participantes con conocimiento alto en
ciencias se caracteriza por tener un aspecto constante y otro que varía lo largo del
proceso. Se mantiene constante la generación de propiedades de la entidad diana y
la generación de propiedades introspectivas se conserva en un lugar de menor
importancia en el trascurso de la tarea. En contraste, En segundo lugar, y de
manera consistente con los resultados del experimento 3, se evidencia que las
propiedades taxonómicas se generan en la primera parte de la simulación,
reduciéndose en el segmento final. Ello indica que en el comienzo de la tarea los
participantes intentan ubicar la categoría taxonómica del concepto diana,
resultado, posiblemente de la forma en que se introducen los conceptos en
contextos formales, académicos. En tercer lugar, las propiedades situacionales
aumentan a medida que trascurre el proceso, aunque no tienen la importancia
relativa que alcanzan en el caso de los conceptos no científicos estudiados por
Wiemer-Hastings y Xu (2005): para el caso de los conceptos abstractos
representan un 66% de las propiedades y para los concretos el 42%.
Con este análisis de las propiedades generadas en los dos segmentos de
propiedades se da por finalizado el trabajo experimental de esta tesis doctoral. En
el siguiente apartado se sintetizan las principales conclusiones que surgen del
conjunto de experimentos a la luz de las teorías que sirvieron de fundamento al
documento.
140
Conclusiones
En este apartado se recogen los principales hallazgos en relación con el
estudio de los conceptos científicos desde las teorías de la corporeidad. Se
encuentran organizadas alrededor de los siguientes temas: derivación de
disponibilidades científicas, el contenido conceptual de los conceptos científicos y
sus diferencias con conceptos abstractos y conceptos concretos no científicos, y el
proceso de simulación situada. Finalmente, se presentan algunas limitaciones y
proyecciones de los trabajos realizados.
La derivación de disponibilidades perceptivas se convierte en un obstáculo
en el procesamiento de conceptos científicos. En tareas de corto término no es
posible inducir a derivación de disponibilidades científicas. Una de las posibles
razones para no lograr esta inducción en la derivación de disponibilidades radica
en que frecuentemente la representación de las situaciones se funda en la
percepción. Las representaciones con componentes puramente perceptivos (p. ej.
las concepciones alternativas) no son compatibles con los conceptos científicos.
En este sentido, los conceptos científicos se presentan como “especiales” en
términos cognitivos.
Las tareas de generación de propiedades evidenciaron que el contenido de
los conceptos científicos almacenado en la memoria se caracteriza por poseer en
mayor medida propiedades de entidad y, en menor medida, propiedades
situacionales e introspectivas. Lo cual contrasta con la distribución de propiedades
hallada en estudios previos para conceptos no científicos abstractos. El contenido
de estos conceptos está constituido principalmente por propiedades contextuales
141
(situacionales e introspectivas) (Barsalou y Wiemer-Hastings, 2005, Wiemer-
Hastings y Xu, 2005).
Por otra parte el contenido conceptual de los conceptos científicos guarda
semejanzas con el de conceptos concretos no científicos en tanto están
constituidos en primer término por propiedades de entidad (Cree y McRae, 2003;
McRae y Cree, 2002; McRae et al., 1997; Wu y Barsalou, 2009). Sin embargo
difieren en la proporción de referencias contextuales. En los conceptos concretos
hay mayor número de referencias a las situaciones e introspecciones que en los
conceptos científicos. Otra diferencia reside en el tipo de propiedades de entidad
que los componen. Las propiedades de entidad de los conceptos científicos son
sobre todo entidades asociadas, mientras que las propiedades de entidad de los
conceptos concretos no científicos corresponden a componentes internos y
externos de las mismas. Una ilustración gráfica de estas diferencias de contenido
se presenta en la figura 27.
E
T
ISE
T
ISE
T
IS
Científicos Concretos Abstractos Figura 27. Diferencias de contenido entre conceptos científicos y no científicos (Concretos abstractos). T= Propiedades taxonómicas, E= Propiedades de entidad, S= Propiedades situacionales, I= Propiedades introspectivas.
Si bien el predominio de las propiedades de entidad en los conceptos
científicos se presenta como un rasgo general, esta característica se acentúa más
en personas que son especialistas en ciencias.
142
En relación con el uso de conceptos científicos, aquellos que aparecen con
mayor frecuencia en diversas situaciones (p. ej. energía), poseen más referencias
contextuales que los conceptos científicos de uso restringido (p. ej. molécula,
electrón).
Desde un punto de vista teórico, los hallazgos permiten ampliar el
conocimiento sobre el proceso de simulación. Adicional a lo propuesto en
investigaciones previas (Barsalou, Santos, Simmons y Wilson, 2008; Santos,
Chaigneau, Simmons y Barsalou, 2011; Simmons, Hamann, Harenski, Hu, y
Barsalou, 2008, Wu y Barsalou, 2009) sobre constituirse como proceso que
integra información variada, se ha evidenciado en los experimentos presentados
que no es un proceso uniforme en el tiempo. En el proceso de simulación en
primer lugar se ubica taxonómicamente la entidad y luego se activan
informaciones relativas a la entidad, el contexto en el cual suelen aparecer y las
introspecciones. Una posible explicación de que la primera acción sea ubicar
taxonómicamente la entidad es que las pruebas se llevaron a cabo en contextos
asociados a lo académico (p. ej. un salón de clase con el profesor del curso).
Limitaciones y proyecciones. Como limitaciones generales puede anotarse
que aunque los análisis se han enfocado en la información codificada en las cuatro
categorías generales de propiedades (taxonómicas, de entidad, situacionales e
introspectivas), las subcategorías reúnen, en algunos casos, informaciones
disímiles para los propósitos de estudios como los presentados anteriormente. Por
ejemplo, las propiedades introspectivas comprenden referencias emotivas y
valorativas al concepto diana así como relaciones de contingencia –causalidad,
143
dependencia, finalidad. En este sentido se presenta como necesario refinar la
taxonomía.
De otra parte, también debe considerarse que la distribución de
propiedades obtenida en estos experimentos corresponde a una tarea abierta y
relativamente descontextualizada. Es necesario reconocer que éste no es el uso
típico de los conceptos científicos. Éstos se emplean más en la descripción y
explicación de fenómenos o en la resolución de problemas concretos.
Una profundización de los estudios sobre la diferencias entre conceptos
científicos, abstractos y concretos permitiría comprender las diferentes
dificultades que presentan su aprendizaje y su uso, así como ahondar en la manera
cómo la percepción se relaciona con el aprendizaje de contenidos escolares
abstractos. De este modo las explicaciones de fenómenos relevantes en educación
se enriquecerían con recursos de la psicología como las teorías de la corporeidad.
144
Referencias
Aerts, D. & Gabora, L. (2005a). A state-context-property model of concepts and
their combinations I: The structure of the sets of contexts and properties.
Kybernetes, 34(1&2), 167-191.
Aerts, D. & Gabora, L. (2005b). A state-context-property model of concepts and
their combinations II: A Hilbert space representation. Kybernetes, 34(1&2), 192-
221.
Achinstein, P. (1968). Concepts of science. A philosophical analysis. Baltimore:
John Hopkins Press.
Alameda, J. R. & Cuetos, F. (1995). Diccionario de frecuencias de las unidades
lingüísticas del castellano. Oviedo: Servicio de Publicaciones de la Universidad de
Oviedo.
Altarriba, J., Bauer, L.M., & Benvenuto, C. (1999). Concreteness, context
availability, and imagebility ratings and word associations for abstract, concrete,
and emotion words. Behavior Research Methods, Instruments, and Computers,
31, 578-602.
Alvermann, D.E., Smith, & L.C., Readence, J.E. (1985). Prior Knowledge
Activation and the Comprehension of Compatible and Incompatible Text.
Reading Research Quarterly, 20, 420-436.
Barclay, J.R., Bransford, J.D., Franks, J.J.McCarrell, N.S., & Nitsch, K. (1974).
Comprehension and semantic flexibility. Journal of verbal learning and verbal
behavior, 13, 471-481.
Barsalou, L. W. (1983). Ad hoc categories. Memory & Cognition, 11 (3), 211-
227.
Barsalou, L.W. (1987). The instability of graded structure: Implications for the
nature of concepts. En U. Neisser (Ed.), Concepts and conceptual development:
145
Ecological and intellectual factors in categorization (pp. 101-140). Cambridge:
Cambridge University Press.
Barsalou, L.W. (1992). Frames, concepts, and conceptual fields. En E. Kittay &
A. Lehrer (Eds.), Frames, fields, and contrasts: New essays in semantic and
lexical organization (pp. 21-74). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Barsalou, L. (1993). Flexibility, structure, and linguistic vagary in concepts:
manifestations of a compositional system of perceptual symbols. En A.C. Collins,
S.E. Gathercole, & M.A. Conway (Eds.), Theories of memory (pp. 29-101).
London: Lawrence Erlbaum Associates.
Barsalou, L. W. (1999a). Perceptual symbol systems. Behavioral and Brain
Sciences, 22(4), 577–660.
Barsalou, L. W. (1999b). Language comprehension. Archival memory or
preparation for situated action? Discourse Processes, 28(1), 61-80.
Barsalou, L.W. (2003a). Situated simulation in the human conceptual system,
Language and Cognitive Processes, 18, 513-562.
Barsalou, L. W. (2003b). Abstraction in perceptual symbol systems. Philosophical
Transactions of the Royal Society of London: Biological Sciences, 358, 1177-
1187.
Barsalou, L. W. (2005). Abstraction as Dynamic Interpretation in Perceptual
Symbol Systems. En Gershkoff-Stowe & D. Rakison (Eds.) Building Objects
Categories (389-431). Carnegie Symposium Series, NJ: Erlbaum.
Barsalou, L.W. (2008). Situating concepts. En P. Robbins & M. Aydede (Eds.),
Cambridge handbook of situated cognition (pp. 236-263). New York: Cambridge
University Press.
Barsalou, L.W., & Hale, C.R. (1993). Components of conceptual representation:
From feature lists to recursive frames. En I. Van Mechelen, J. Hampton, R.
146
Michalski, & P. Theuns (Eds.), Categories and concepts: Theoretical views and
inductive data analysis (97-144). San Diego, CA: Academic Press.
Barsalou, L.W., Niedenthal, P.M., Barbey, A., & Ruppert, J. (2003). Social
embodiment. En B. Ross (Ed.), The Psychology of Learning and Motivation, Vol.
43 (pp. 43-92). San Diego: Academic Press.
Barsalou, L.W., Santos, A., Simmons, W.K., & Wilson, C.D. (2008). Language
and simulation in conceptual processing. En M. De Vega, A.M. Glenberg, & A.C.
Graesser, A. (Eds.). Symbols, embodiment, and meaning (pp. 245-283). Oxford:
Oxford University Press.
Barsalou, L.W., & Sewell, D.R. (1984). Constructing representations of categories
from different points of view. Emory Cognition Project Technical Report #2,
Emory University.
Barsalou, L.W., Solomon, K.O., & Wu, L.L. (1999). Perceptual simulation in
conceptual tasks. En M.K. Hiraga, C. Sinha, & S. Wilcox (Eds.), Cultural,
typological, and psychological perspectives in cognitive linguistics: The
proceedings of the 4th conference of the International Cognitive Linguistics
Association, Vol. 3 (209-228). Amsterdam: John Benjamins.
Barsalou, L. W. & Wiemer-Hastings, K. (2005). Situating abstract concepts. En
D. Pecher y R. Zwaan (Eds.), Grounding cognition: The role of perception and
action in memory, language and thought (pp. 129-163). New York: Cambridge
University Press.
Barsalou, L.W., Yeh, W., Luka, B.J., Olseth, K.L., Mix, K.S., & Wu, L. (1993).
Concepts and meaning. En K. Beals, G. Cooke, D. Kathman, K.E. McCullough,
S. Kita, & D. Testen (Eds.), Chicago Linguistics Society 29: Papers from the
parasession on conceptual representations (pp. 23-61). University of Chicago:
Chicago Linguistics Society.
Begg, I. & Paivio, A. (1969). Concreteness and imagery in sentence meaning.
Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, 8, 821-827.
147
Belmore, S., Yates, J., Bellack, D., Jones, S. & Rosenquist, S. (1982). Drawing
inferences from concrete and abstract sentences. Journal of Verbal Learning and
Verbal Behavior, 21 (3), 338-351.
Bliss, J., Morrison, I. & Ogborn, J. (1988). A longitudinal study of dynamics
concepts. International Journal of Science Education 10 (1), pp. 99-110.
Bransford, J. D., & Johnson, M. K. (1972). Contextual prerequisites for
understanding: Some investigations of comprehension and recall. Journal of
Verbal Learning and Verbal Behavior, 11 (3), 717-726.
Burgess, C., & Lund, K. (1997). Modelling parsing constraints with high-
dimensional context space. Language and Cognitive Processes, 12, 177–210.
Brewer, W., Chinn, C.A., & Samarapungavan, A. (1998). Explanation in
Scientists and Children. Minds and Machines 8, 119–136.
Caramelli, N., Setti, A. & Maurizzi, D. (2004). Concrete and abstract concepts in
school age children. Psychology of Language and Communication, 8 (2), 19-34.
Carey, S. (1992). The origin and evolution of everyday concepts. En Cognitive
models of science, R. Giere (Ed.) Minneapolis: University of Minnesota Press.
Carrascosa, J. (2005). El problema de las concepciones alternativas en la
actualidad (Parte I). Análisis sobre las causas que la originan y/o mantienen.
Revista Eureka sobre Enseñanza y Divulgación de las Ciencias, 2 (2), 183-208.
Corpus 92. Institut Universitari de Lingüística Aplicada – Universitat Pompeu
Fabra (versión electrónica. http://www.iula.upf.edu/rec/corpus92/presenta.htm).
Cree, G. S. & McRae, K. (2003). Analysing the factors underlying the structure
and computation of the meaning of chipmunk, cherry, chisel, cheese, and cello
(and many other such concrete nouns). Journal of Experimental Psychology:
General, 132, 163-201.
148
Croft, W. & Cruse, A. (2004). Cognitive linguistics. Cambridge: Cambridge
Unievrsity Press. [Versión en español, (2008) Lingüística cognitiva. Madrid:
Ediciones Akal, S.A.]
Collins, A.M. & Quillian, M.R. (1969). Retrieval time from semantic memory.
Journal for Verbal Learning and Verbal Behavior, 8, 240-248.
Cheng, P. C.-H. (1998). Some reasons why learning science is hard: Can
computer based law encoding diagrams make it easier? In B. P. Gotten, H. M.
Half, C. Redialed, & V. Shute, Intelligent tutoring systems (pp. 96-105). Berlin:
Springer.
Chi, M. T. H. (1992). Conceptual change within and across ontological categories:
Examples from learning and discovery in science. En R. Giere (Ed.) Cognitive
models of science: Minnesota studies in philosophy of science. Minneapolis:
University of Minnesota Press.
Chi, M. T. H. (2005). Commonsense conceptions of emergent processes: Why
some misconceptions are robust. The journal of the learning sciences, 14(2), 161-
199.
Chi, M. T. H. (2008). Three types of conceptual change: Belief revision, mental
model transformation, and categorical shift. En S. Vosniadou (Ed.), Handbook of
research on conceptual change(pp. 61-82).Hillsdale, NJ: Erlbaum.
Chi, M. T. H., Feltovich, P., & Glaser, R. (1981). Categorization and
representation of physics problems by experts and novices. Cognitive Science, 5:
121-152.
Chi, M. Slotta, J. & Leeuw, N. (1994). From things to processes: A theory of
conceptual change for learning science concepts. Learning and instruction, 4, 27-
43.
De Deyne, S. & Storms, G. (2008). Word associations: Network and semantic
properties. Behavior Research Methods, 40, 213-231.
149
De Vega, M., Graesser, A. & Glenberg A. (Eds.) (2008). The Garachico
Workshop on Symbols and embodiment. Oxford University Press, Oxford.
De Vega, M., Robertson, D., Glenberg, A., & Rink, M. (2004). On doing two
things at once: Temporal constraints on actions in language comprehension.
Memory & Cognition, 32 (7), 1033-1043.
De Vega, M. Carreiras, M., Gutierrez-Calvo & Alonso Quecuty, M.L. (1990).
Lectura y comprensión: una perspectiva cognitiva. Madrid: Alianza.
Díez, J.A. & Moulines, C.U. (1999). Fundamentos de filosofía de la ciencia (3ª
Ed.). Barcelona: Ariel.
Driver, R. & Easley, J. (1978). Pupils and paradigms: A review of literature related
to concept development in adolescent science students. Studies in Sxcience
Education, 5, 61-84.
Duit, R. (2010). Bibliography STCSE – students’ and teachers’ conceptions and
science education, Kiel: IPN-Leibniz Institute for Science Education. Consultado
el 20 de septiembre de 2010 de http://www.ipn.uni-kiel.de/aktuell/stcse/stcse.html
Erickson, G. (1979). Children's conceptions of heat and temperature. Science
Education, 63, 221-230.
Fajen, B. R. & Turvey, M. (2003) Perception, Categories, and Posibilities for
Action. Adaptative Behavior, Vol. 11(4), 279-281. International Society for
Adaptative Behavior.
Field, H. H. (2008). Saving truth from paradox. Oxford: Oxford University Press.
Gabora, L., Rosch, E., & Aerts, D. (2008). Toward an ecological theory of
concepts. Ecological Psychology, 20(1), 84-116.
Gaver, W. (1991). Technology Affordances. In:, Scott P., Olson, Gary M. and
Olson, Judith S. (eds.) Proceedings of the ACM CHI 91 Human Factors in
Computing Systems Conference, April 28 - June 5, 1991, New Orleans, Louisiana.
pp. 79-84.
150
Gentner, D. (1981). Some interesting differences between verbs and nouns.
Cognition and Brain Theory, 4, 161-178.
Gibson, E. J. (2000). Where is the information of affordances? Ecological
Psychology, 12 (1), 53-56.
Gibson, J. J. (1979). The Ecological Approach to Visual Perception. New Jersey,
USA, Lawrence Erlbaum Associates.
Glass, A.L., & Holyoak, K.J. (1975). Alternative conceptions of semantic
memory. Cognition, 3, 313-339.
Glass, A. L., Eddy, J. K., & Schwanenflugel, P. (1980). The verification of high
and low imagery sentences. Journal of experimental Psychology: Human
Learning and Memory, 7, 692-704.
Glenberg, A. M. (2007). Language and action: creating sensible combinations of
ideas. En G. Gaskell (Ed.) The Oxford handbook of psycholinguistics (pp.361-
370). Oxford, UK: Oxford University Press.
Glenberg, A. M. (1997). What memory is for. Behavioral and Brain Sciences, 20,
1–55.
Glenberg, A. & Kaschak, M. (2002). Grounding Language in Action.
Psychonomic Bulletin & Review, 9 (3), 558- 565.
Glenberg, A. M., & Robertson, D. A. (2000). Symbol grounding and meaning: A
comparison of high-dimensional and embodied theories of meaning. Journal of
Memory & Language, 43, 379-401.
Glenberg, A. M., & Robertson, D. A. (1999). Indexical understanding of
instructions. Discourse Processes, 28, 1–26.
Haberlandt, K., & Graesser, A. C. (1985). Component processes in text
comprehension and some of their interactions. Journal of Experimental
Psychology: General, 114, 357-374.
151
Hampton, J. S., (1981). An investigation of the nature of abstract concepts.
Memory & Cognition, 9, 149-156.
Hampton, J. A. (1997). Conceptual combination. En K. Lamberts & D. Schanks
(Eds.) Knowledge, concepts, and categories. (pp.133-159). Hove, UK:
Psychology Press.
Hampton, J.A. (2003). Abstraction and Context in Concept Representation.
Philosophical Transactions of the Royal Society of London, Theme Issue: ‘The
abstraction paths: from experience to concept’. 358, 1251-1259.
Harnad, S. (1990). The symbol grounding problem. Pshysica D, 42, 335-346.
Helm, H., & Novak, J.D. (1983). Proceedings of the international seminar on
misconceptions in science and mathematics. Cornell University. Ithaca.
Hempel, C.G., (1952). Fundamentals of concepts formation in empirical science.
Chicago Press. [Versión en español: Fundamentos de la formación de conceptos
en ciencia empírica. Madrid: Alianza Editorial, S.A. 1988]
Hempel, C. G. (1976). Filosofía de la ciencia natural (2ª ed.) Madrid: Alianza
Editorial, S.A.
Hinton, G. (1986). Learning distributed representations of concepts. En
Proceedings of the Eighth Annual Conference of the Cognitve Science Society.
Amherst, Mass. Erlbaum.
Holmes, V. & Langford, J. (1976). Comprehension and recall of abstract and
concrete sentences. Journal of verbal learning and Verbal behavior, 15, 559-566.
Huttenlocher, J. & Lui, F. (1979). The semantic organization of some simple
nouns and verbs. Journal of verbal learning & Verbal Behavior, 18, 141-162.
Jorgensen, C. & Kintsch, W. (1973). The role of imagery in the evaluation of
sentences. Cognitive psychology, 4, 110-116.
152
Just, M.A., & Carpenter, P.A. (1980). A theory of reading: From eye fixations to
comprehension. Psychological Review, 87(4), 329-354.
Kaschak, M. P. & Glenberg, A. M. (2003). The body’s contribution to language.
En B. Ross (Ed.) The psychology of learning and motivation, V.43, (pp 93-126)
New York: Academic Press.
Kaschak, M. P., & Glenberg, A. M. (2000). Constructing meaning: The role of
affordances and gramatical constructions in sentence comprehension. Journal of
Memory and Language, 43(3), 508–529.
Keil, F.C. (1989). Concepts, kinds, and cognitive development. Cambridge, MA:
MIT Press.
Klee, H. & Eyesenck, M. (1973). Comprehension of concrete and abstract
sentences. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, 12, 522-529.
Kroll, J. F. & Merves, J. S. (1986). Lexical access for concrete and abstract words.
Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and cognition, 12, 92-
107
Kruschke, J. K. (1992). ALCOVE: An exemplar-based connectionist model of
category learning. Psychological Review, 99, pp 22-44.
Lamberts, K. (1998). The time course of categorization. Journal of Experimental
Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 24, pp. 695-711.
Landauer, T. K., & Dumais, S. T. (1997). A solution to Plato’s Problem: The
latent semantic analysis theory of acquisition, induction, and representation of
knowledge. Psychological Review, 104, 211–240.
Laurence, S., & Margolis, E. (2003). Concepts. En S. Stich & T. Warfield (eds.)
The Blackwell Guide to Philosophy of Mind, pp. 190-213. Blackwell Publishers.
Laurence, S., & Margolis, E. (1999). Concepts and Cognitive Science. En
Margolis & Laurence, eds., Concepts: Core Readings. Cambridge, MA: MIT
Press.
153
Lawson, A.E., Alkhouty, S., Benford, R., Clark, B. & Falconer, K.A. (2000).
What kinds of scientific concepts exist? Concept construction and intellectual
development in college biology. Journal of research in science teaching, 37, 996-
1018.
Limón, M. (2005). Formación de conceptos y cambio conceptual. En Gabucio, F.
(Coordinador) Psicología del pensamiento, Barcelona: UOC.
Lin, E. L. & Murphy, G.L. (2001). Thematic relations in adult’s concepts. Journal
of Expermiental Psychology: General, 130, 3-28.
Margolis, E. & Laurence, S. (eds.). (1999). Concepts: Core Readings. Cambridge,
MA: MIT Press.
Maria, K., & Mac Ginitie, W. (1987). Learning from Texts that Refute the Reader's
Prior Knowledge. Reading Research and Instruction, 26, 222-238.
Markman, A.B. & Stilwell, C.H. (2001). Role-governed categories Journal of
experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 13, 329-358.
Marschark, M. (1979). The syntax and semantics of comprehension. En G.
Prideaux (Ed.), Perspectives in experimental linguistics. Amsterdam: John
Benjamins B. V.
McGrenere, J. & Ho, W. (2000). Affordances: Clarifying and evolving a concept.
Proceedings of Graphics Interface 2000, May 15-17, 2000, Montreal, Quebec,
Canada. pp. 179-186.
McRae, K., & Cree G. S. (2002). Factors underlying category-specific semantic
deficits. En E. M. E. Forde & G. W. Humpreys (Eds.), Category-specifity in brain
and mind (pp. 241-249). East Sussex, England: Psychology Press.
McRae, K., Cree, G., Seidenberg, M. & McNorgan, C. (2005). Semantic feature
production norms for a large set of living and nonliving things. Behavior
Research Methods, Instruments, & Computers, 37(4), 547-559.
154
McRae, K., de Sa, V. R., & Seidenberg, M. S. (1997). On the nature and scope of
featural representations of word meaning. Journal of Experimental Psychology:
General, 126, 99-130.
Medin, D. L. & Schaffer, M. (1978). A context theory of classification learning.
Pscyhological Review, 85, pp. 207-238.
Medin, D. L. & Rips, L.J. (2005). Concepts and Categories: Memory, Meaning,
and Metaphysics. En K.J. Holyoak & R. G. Morrison (Eds.), The Cambridge
handbook of Thinking and Reasoning, (pp. 37-72) Cambridge: Cambridge
University Press.
Miller, G. A. & Johnson-Laird, P. N. (1976). Language and perception.
Cambridge, MA: Harvard University Press.
Moeser, S. D. (1974). Memory for meaning and wording in concrete and abstract
sentences. Journal of verbal learning and verbal behaviour, 13, 682-697.
Monk, M., & Osborne, J. (2000). Good practice in science teaching: What
research has to say. Milton Keynes, Berks: Open University Press.
Murphy, G. L. (2001). Causes of taxonomic sorting by adults: A test of the
thematic-to-taxonomic shift. Psychonomic Bulletin & Review, 8, 834-839.
Murphy, G.L. (2002). The big book of concepts. MIT Press.
Murphy, G.L. & Medin, D.L. (1985). The role of theories in conceptual
coherence. Psychological Review, 92, 289-316.
Nelson, D. L. & Schreiber, T.A. (1992). Word concreteness and word structure as
independent determinants of recall. Journal of Memory and Language, 31, 237-
260.
Nosofsky, R. M. (1984). Choice, similarity, and the Context of classification.
Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory and Cognition, 10, pp.
104-114.
155
Nosofsky, R. M. & Palmieri, T.J. (1997). An exemplar-based random walk model
of speeded classification. Psichological Review, 104, pp. 266-300.
Paivio, A. (1986). Mental representations. A dual coding approach. New York:
Oxford University Press.
Paivio, A. (1971). Imagery and verbal processes. Hillsdale, NJ: Erlbaum.
Pérez, M. A., Campoy, G., & Navalón, C. (2001). Índice de estudios normativos
en español. Revista Electrónica de Metodología Aplicada, 6, 85-105. En
http://www.psico.uniovi.es/REMA/
Ploetzner, R., & VanLehn, K. (1997). The acquisition of informal physics
knowledge during formal physics training. Cognition and Instruction, 15, 169–
206.
Ram, A., Nersessian, N.J., & Keil, F.C. (1997). Special issue: Conceptual change.
The Journal of the Learning Sciences, 6, 1–91.
Reed, S.K. (1972). Pattern recognition and categorization. Cognitive Psychology,
3, 382-407.
Reif, F. (1987). Interpretation of scientific or mathematical concepts: Cognitive
issues and instructional implications. Cognitive Science, 11, 395-416.
Reif, F. (1995). Millikan lecture 1994: Understanding and teaching important
scientific thought processes. American Journal of Physics, 63,17-32.
Reif, F., & Allen, S. (1992). Cognition for Interpreting Scientific Concepts: a
Study of Acceleration. Cognition and Instruction, 9, 1-44.
Reiner, M., Slota, J. D., Chi, M. & Resnik, L. B. (2000). Naive Physics
Reasoning: A commitment to substance-Based Conceptions. Cognition and
Instruction 18 (1), 1-34.
Rosh, E. (1973). Natural categories. Cognitive psychology, 4, 328-250.
156
Rosch, E. (1975). Cognitive representation of semantic categories. Journal of
Experimental Psychology: General, 104, 192-233.
Rosch, E. & Mervis, C.B. (1975). Family resemblances: Studies in the internal
structure in categories. Cognitive Psychology, 7, 573-605.
Rumelhart, D.E., Hinton, G.E., & Williams, J.R. (1986). Learning internal
representations by error propagation. En D. E. Rumelrhart, J.L. McClelland, &
The PDP Research Group, Parallel distributed processing. Explorations in the
microstructure of cognition, Vol. 1: Foundations, (pp. 318-362). Cambridge, MA:
MIT Press.
Santos, A., Chaigneau, S.,Simmons, W. & Barsalou, L. (2011). Property
generation reflects word association and situated simulation. Language and
Cognition 3-1, 83-119.
Sebastián, G., N. (Coord.), Carreiras, M., Cuetos, F. & Martí, M.A. (2000).
LEXESP: léxico informatizado del español. Barcelona: Universidad de Barcelona.
Schwanenflugel, P. J. (1991). Why abstract concepts are hard to understand? En
P. J. Schwanenflugel (Ed.), The psychology of word meaning (pp. 223-250).
Hillsdale, NJ: Erlbaum.
Schwanenflugel, P. J., Harnishfeger, K. K. & Stowe, R. W. (1988). Context
availability and lexical decision for abstract and concrete words. Journal of
memory and language, 27, 499-520.
Schwanenflugel, P. J. & Shoben, E. J. (1983). Differential context effect in the
comprehension of abstract and concrete verbal materials. Journal of experimental
psychology: learning, memory & cognition, 9, 82-102.
Schwanenflugel, P. J. & Stowe, R. W. (1989). Context availability and the
processing of abstract and concrete words. Reading Research Quaterly, 24, 114-
126.
157
Scott, P., Asoko, H., & Leach, J. (2007). Students Conceptions and Conceptual
Learning in Science. En S.K. Abell & N.G. Lederman (Eds.), Handbook of
research on science education (pp. 31–56). Mahwah, NJ: Erlbaum.
Slotta, J. D., & Chi, M. T. H. (1996). Understanding Constraint-Based Processes:
A Precursor to Conceptual Change in Physics. En G.W. Cottrell (Ed.),
Proceedings of the 18th Annual Conference of the Cognitive Science Society (pp.
306-311). Hillsadle, N.J: Lawrence Erlbaum.
Smith, E.E. (1978). Theories of semantic memory. En W. K. Estes (Ed.),
Handbook of learning and cognitive processes (Vol. 6, pp. 1-56). Hillsdale, NJ:
Lawrence Erlbaum Associates,Inc.
Smith, J., diSessa, A. & Roschelle J. (1994). Misconceptions reconcieved: a
constructivist analysis of knowledge in transition. Journal of the Learning
Sciences, 3 (2), 115-163.
Simmons, W.K., Hamann, S.B., Harenski, C.N., Hu, X.P., & Barsalou, L.W.
(2008). fMRI evidence for word association and situated simulation in conceptual
processing. Journal of Physiology – Paris, 102, 106-119.
Suppe, F. (1990). La estructura de las teorías científicas. Madrid: UNED.
Vega de, M. (1984). Introducción a la psicología cognitiva. Madrid: Alianza
Editorial, S. A.
Vosniadou, S. (2008). Conceptual change research: An introduction. En S.
Vosniadou (Ed.), International handbook of research on conceptual change (pp.
xiii–xv). London: Routledge.
Vosniadou, S. & Ioannides, Ch. (1998). From conceptual development to science
education: a psychological point of view. International Journal of Science
Education, 20, 1213-1230.
Vosniadou & Brewer (1992). Mental models of the earth: a study of conceptual
change in childhood. Cognitive Psychology, 24, 535-585.
158
Wandersee, J.H., & Mintzes, J.J. (1994). Research on alternative conceptions in
science. En D.L. Gabel (Ed.), Handbook of Research on Science Teaching. Upper
Saddle River, NJ: Merrill/Prentice-Hall.
Wartofsky, M. W. (1976). Introducción a la filosofía de la ciencia, I. (2ª ed.)
Madrid: Alianza Editorial, S.A.
Wattenmaker, W. D. & Shoben, E. J. (1987). Context and the recallability of
concrete and abstract sentences. Journal of experimental psychology: Learning,
Memory and Cognition, 13, 140-150.
Wells, G. (2008). Learning to use scientific concepts. Cultural Studies of Science
Education, 3, 329-350.
West, L.H.T., & Pines, A.L. (1985). Cognitive structure and conceptual change.
Orlando, Fl.: Academic Press.
Wiemer-Hastings, K., Krug, J. K. D.& Xu, X. (2001). Imagery, context
availability, contextual contraint and abstractness. En Proceedings of the 23rd
anual conference of the Cognitive Science Society (pp 1106-1111).
Wiemer-Hastings, K., & Xu, X. (2003). Thematic integration in the similarity of
abstract and concrete ítems. En Proceedings of the 25th anual conference of the
Cognitive Science Society.
Wiemer-Hastings, K., Barnard, K. K., & Faelnar, J. (2004). Structural differences
in abstract and concrete ítem categories. En Proceedings of the 26th Anual
Meeting of the Cognitive Science Society (pp 1452-1457).
Wiemer-Hastings, K., & Xu, X. (2005). Content differences for abstract and
concrete concepts. Cognitive Science, 29, 719-736.
Wu, L. & Barsalou, L.W. (2009). Perceptual simulation in conceptual
combination: Evidence from property generation. Acta Psychologica, 132, 173-
189.
159
Xu, X. & Wiemer-Hastings, K. (2003). Structural differences of physical and
mental events and processes. En Proceedings of the 25th anual conference of the
Cognitive Science Society (1253-1258).
Yeh, W. & Barsalou, L. W. (2006). The situated nature of concepts. American
Journal of Psychology, 119, 349-384.
160
Apéndices
161
Apéndice 1
Ítems de la Prueba Piloto
Situación Caída del líquido
Un camarero escancia sidra en el ba r del AVE en un momento en que se viaja a 300Km/h en e l s entido que se indica en la
figura ¿cuál de las siguientes alternativas corresponde mejor a la trayectoria del chorro de sidra que vería el camarero?
Un camarero escancia sidra en el ba r del AVE en un momento en que se viaja a 60
Km/h en e l s entido que se indica en la figura ¿cuál de las siguientes alternativas corresponde mejor a la trayectoria del chorro de sidra que vería el camarero?
Un camarero escancia sidra en el ba r del AVE en un momento en que se viaja a 12
Km/h en e l s entido que se indica en la
figura ¿cuál de las siguientes alternativas corresponde mejor a la trayectoria del chorro de sidra que vería el camarero?
Un camarero escancia s idra en un avión privado
en un momento en que se viaja a 900 Km/h en e lsentido que s e indica en la figura ¿cuál de lassiguientes alternativas corresponde mejor a la
trayectoria del chorro de sidra que vería e lcamarero?
Un camarero escancia s idra en un avión privado
en un momento en que se viaja a 900 Km/h en e lsentido que s e indica en la figura ¿cuál de lassiguientes alternativas corresponde mejor a latrayectoria del chorro de sidra que vería e l
camarero?
162
Un camarero escancia sidra en un yate en unmomento en que se v iaja a 60 Km/h (32nudos) en elsentido que se indica en lafigura¿cuál de las siguientes alternativascorresponde mejora la trayectoria del chorrode sidraque veríael camarero?
Un camarero escancia sidra en un yate en unmomento en que se viaja a 12 Km/h 6,5nudos) en el sentido que se indica en la figura¿cuál de las siguientes alternativascorresponde mejor a la trayectoria del chorrode sidraque vería elcamarero?
v
Situación Carretes
El objeto representado reposa sobre una superficie plana. Si se tira del hilo ¿en qué sentido se moverá el objeto?
El objeto representado reposa sobre una superficie plana. Si se tira del hilo ¿en qué sentido se moverá el objeto?
El objeto representado reposa sobre una superficie plana. Si se ti ra del hi lo ¿en qué sentido se moverá el objeto?
El objeto representado reposa sobre una superficie plana. Si se tira del hilo ¿en qué sentido se moverá el objeto?
Situación Temperatura
Se dejan durante una hora una ficha de madera y una moneda de metal en el fondo de un recipiente con agua a 100 ºC. Inmediatamente después de sacarlas, se mide la temperatura de las dos poniéndolas en contacto con un termómetro. Indicar cuál de las alternativas describe mejor la temperatura de las monedas.
163
Apéndice 2
Página de Ejemplo de los Ítems de la Prueba Piloto. Experimento 1.0
Justifica tu respuesta
Rodea la letra que corresponda a la respuesta que consideres correcta
a. b.
El objeto representado reposa sobre una superficie plana. Sise tira del hilo ¿en qué sentido se moverá el objeto?
164
Apéndice 3
Materiales Definitivos del Experimento 1.1
Instrucciones
Esta prueba es parte de una investigación en la que tratamos de
mejorar la comprensión de contenidos científicos, como los que
encuentras en las asignaturas de Física. Para ello solicitamos tu
ayuda.
El ejercicio consiste en predecir el comportamiento de algunos objetos
en ciertas situaciones y explicar en que basas las predicciones.
En las páginas siguientes te presentamos algunas de estas situaciones.
Por favor, contesta con cuidado.
La única condición es que al responder cada situación no debes revisar
tus anteriores respuestas.
Prueba Carretes
El objeto representado reposa sobre una superficie plana. Si se tira del hilo ¿en qué sentido se moverá el objeto?
El objeto representado reposa sobre una superficie plana. Si se tira del hilo ¿en qué sentido se moverá el objeto?
El objeto representado reposa sobre una superficie plana. Si se tira del hilo ¿en qué sentido se moverá el objeto?
El objeto representado reposa sobre una superficie plana. Si se tira del hilo ¿en qué sentido se moverá el objeto?
Prueba Temperatura
165
Se dejan durante una hora una ficha demadera y una moneda de metal en el fondode un recipiente con agua a 100 ºC.Inmediatamente después de sacarlas, semide la temperatura de las dos poniéndolasen contacto con un termómetro.
Indicar cuál de las alternativas describe mejorla temperatura de las monedas.
Se dejan durante una hora una ficha demadera y una moneda de metal atemperatura ambiente. Enseguida, se mide latemperatura de las dos poniéndolas encontacto con un termómetro.
Indicar cuál de las alternativas describe mejorla temperatura de las monedas.
Se dejan durante tres horas una ficha demadera y una moneda de metal en elcongelador de una nevera, que está 15 ºCbajo cero. Inmediatamente después desacarlas del congelador, se mide latemperatura de las dos poniéndolas encontacto con un termómetro.
Indicar cuál de las alternativas describe mejorla temperatura de las monedas.
166
Apéndice 4
Materiales Definitivos de la Prueba Carretes Experimento 1.2
El objeto representado reposa sobre una superficie plana. Si se tira del hilo ¿en qué sentido se moverá el objeto?
El objeto representado reposa sobre una superficie plana. Si se tira del hilo ¿en qué sentido se moverá el objeto?
El objeto representado reposa sobre una superficie plana. Si se tira del hilo ¿en qué sentido se moverá el objeto?
El objeto representado reposa sobre una superficie plana. Si se tira del hilo ¿en qué sentido se moverá el objeto?
A
B
C
D
167
Apéndice 5
Códigos generales y específicos para las propiedades
Las letras minúsculas en cursiva se refieren al concepto diana, en tanto que las mayúsculas a las propiedades del concepto.
Los ejemplos son tomados de los datos del estudio exploratorio con estudiantes y, desde un punto de vista estrictamente científico, algunos de ellos corresponderían a errores conceptuales.
Categorías taxonómicas (T). Categoría taxonómica relacionada con el concepto diana.
Ejemplar de la categoría (Ti). Ejemplo específico de un concepto (p.e. molécula-H2O, MOLÉCULAS DE HIDRÓGENO; principio- El principio de Arquímedes).
Categoría ontológica (To). Categoría para referirse de una forma básica de existencia (p.e. molécula- PARTÍCULA; velocidad-es una MAGNITUD).
Sinónimo (Ts). Un sinónimo de un concepto (p.e. Electrón-También llamado NUCLEÓN; energía-FUERZA).
Categoría subordinada (Tsb). Categoría de un nivel inferior al del concepto clave [en una taxonomía] (p.e. temperatura- TEMPERATURA ATMOSÉRICA; molécula-MOLÉCULA ORGÁNICA; energía-ENERGÍA POTENCIAL).
Categoría supraordenada (Tsp). Categoría de un nivel superior al del concepto clave [en una taxonomía](p.e. molécula-ESTRCUTURA QUÍMICA).
Categoría coordinada (Tc). Categoría del mismo nivel del concepto diana, pertenecientes a la misma categoría supraordenada. (p.e. electrón- PROTÓN).
Categorías de entidad (E). Propiedad de un objeto físico.
Entidad asociada (Ea). Una entidad, abstracta (p.e. molécula-FUERZA DE GRAVEDAD) o concreta (p.e. molécula-ÁTOMO), que se presenta como asociada con el objeto diana (p.e. molécula-FUERZA), y las características y funciones de esta entidad asociada que complementan el significado del concepto diana (p.e. energía-[FUERZA] CAPAZ DE ALMACENAR...; electrón-[PROTÓN] ES POSITIVO).
Comportamiento de entidad (Ec). Acción intrínseca que es característica en el comportamiento de la entidad y que no sería una función normal para un agente externo, la cual se codificaría Sf (p.e. molécula- SE UNEN; energía- TRANSFORMÁNDOSE).
Cantidad (Eca). Número, frecuencia o intensidad de una entidad o de sus propiedades (molécula- EXISTEN VARIOS TIPOS DE … ; MÁS- energía; electrón-UN COJUNTO DE...).
168
Componente interno (Eci). Un componente interno de la entidad (p.e. molécula- está formada por ÁTOMOS, PARTÍCULAS)
Relación espacial (Ee). Una relación espacial entre propiedades o componentes de una entidad (p.e. molécula- unión ENTRE átomos; energía-se acumula EN los cuerpos).
Propiedad de superficie externa (Ese). Propiedad externa de la entidad (p.e. moléculas-son PEQUEÑAS, MICROSCÓPICAS; luz-[del espectro visible es] BLANCA).
Propiedad sistémica (Esis). Una propiedad global sistémica de la entidad o de sus partes, incluye estados, condiciones, habilidades, rasgos (molécula-ESTÁN FORMADAS POR…, COMPLEJA; energía-SE ACUMULA, SE MIDE).
Totalidad (Et). Totalidad a la cual pertenece la entidad (p.e. electrón-forma parte del conjunto de partículas que forman un ÁTOMO)
Categorías de situación (setting/event) (S). Una propiedad de una situación, donde una situación generalmente incluye uno o más participantes, en el mismo lugar y tiempo, comprometidos en un evento, con una o más entidades (p.e. picnic, conversación, vacaciones, etc)
Acción (Sa). Una acción que un participante realiza en una situación (p.e moléculas-SON ESTUDIADAS; energía-ABASTECERNOS [de energía] COMIENDO, BEBIENDO).
Cantidad (Sc).Número, frecuencia o intensidad de una situación o de alguna de sus propiedades (excepto de una entidad, cuyos aspectos cuantitativos son codificados con Eca) (p.e. energía-TODOS desprendemos calor).
Relación espacial (Se). Relación espacial entre dos o más elementos en una situación (p.e. molécula- EN el cuerpo humano; energía-dormíamos cerca del fuego).
Entidad asociada (Sea). Una entidad abstracta, en una situación, que contiene el concepto diana (p.e. molécula- EN FÍSICA; energía-la quema de PROTEINAS)
Estado físico (Sefís). Estado físico, ubicación de un componente o participante de una situación (p.e. un cuerpo ESTÁ SITUADO a cierta altura)
Estado del mundo (Sem). Estado de una situación o de uno de sus componentes (excepto de entidades, cuyo código es Esis) (p.e. luz- A OSCURAS )
Evento (Sev). Un evento o una actividad en una situación (p.e. luz-cuando hay TORMENTAS; energía-TIENEN LUGAR LAS NUBES)
Función (Sf). Una meta o rol típicos que la entidad ofrece a un agente (p.e molécula- PRODUCIR ELECTRICIDAD; energía- ENCENDER MÁQUINAS)
Locación (Sl). Un lugar donde una entidad puede encontrarse, donde las personas realizan una acción, o donde participan de un evento (p.e. molécula-EN EL ESPACIO; energía-EN EL UNIVERSO)
169
Manera (Sm). La manera en que una acción o comportamiento se realiza (p.e. energía-abastecernos CONTINUAMENTE; coche- más rápido que caminar)
Ser vivo no humano (Sn). Ser vivo, no necesariamente humano, que participa en una situación (p.e. movimiento- que un SER VIVO decida desplazarse).
Origen (So). Manera o lugar en que una entidad se origina/crea (p.e. molécula- GENERADA POR LA UNIÓN DE...).
Objetos (Sobj). Objetos incluido en una situación relacionada con el concepto diana (p.e. molécula- cualquier CARTÓN, MESA, está formado por moléculas).
Persona (Sp). Una persona en una situación, quien típicamente usa una entidad o realiza una acción sobre él, o interactúa con otros participantes (p.e. velocidad- cuando aceleramos [NOSOTROS] el coche).
Tiempo (St). Periodo de tiempo o referencia temporal asociado a una situación o a una de sus propiedades (energía- DESPUÉS se transforma).
Categorías introspectivas (I). Una propiedad del estado mental de un participante, tal como ve una situación, o una propiedad del estado mental de un participante en una situación
Contingencia (Ic). Una contingencia entre dos o más aspectos de una relación, incluyendo si (condicional), posible, causa; depende, requiere, correlacionado, sin relación, etc. (p.e. molécula- pueden adquirir diferentes configuraciones DEPENDIENDO del número de átomos; energía-tienen una energía potencial DEBIDO A la fuerza de gravedad).
Cantidad (Ica). Número, frecuencia o intensidad de una introspección o de una de sus propiedades (p.e. molécula- es MUY importante; energía- la MÁS común es la calorífica).
Evaluación (Iev). Evaluación positiva o negativa de una entidad o de uno de sus componentes (molécula-siendo muy IMPORTANTES para la vida; energía-es FUNDAMENTAL en nuestros días).
Negación (In). Una mención explícita a la ausencia de algo; la ausencia requiere un estado mental que represente lo opuesto (p.e. molécula- No tiene un número determinado de átomos; energía- NO se destruye).
Operación cognitiva (Io). Una operación sobre un estado cognitivo, incluyendo recuerdo, comparación, aprendizaje, ejemplificación, etc. (p.e. molécula- las moléculas que más CONOCEMOS es...; energía-la energía solar ES EJEMPLO de...).
Estado representacional (Ir). Un estado representacional que incluye creencias, metas, ideas, etc. (p.e. energía- ES OBJETIVO de todas las cosas vivas).
Miscelánea (M). Información sin interés teórico en el protocolo.
170
Metacomentario (Mm). Un metacomentario sobre la tarea.
Repetición (Mr). Repetición (o referencia nominal) al concepto diana.
Repetición de una propiedad anterior (Mrep). Repetición de un ítem ya codificado distinto del concepto diana.
171
Apéndice 6
Proporción de propiedades específicas de los conceptos científicos. Experimento 2.
Tipo de propiedad
Categoría Frecuencia Frecuencia
Relativa
Categoría ontológica (To) 159 4,4
Ejemplar de la categoría (Ti) 63 1,7
Categoría subordinada (Tsb) 123 3,4
Sinónimo (Ts) 40 1,1
Categoría supraordenada (Tsp) 14 0,4
Taxonómicas(T)
Categoría coordinada (Tc) 0 0
Entidad asociada (Ea) 1017 28,2
Propiedad sistémica (Esis) 558 15,5
Cantidad (Eca) 198 5,5
Relación espacial (Ee) 94 2,6
Comportamiento de entidad (Ec) 64 1,8
Componente interno (Eci) 36 1,0
Propiedad de superficie externa (Ese) 18 0,5
De Entidad (E)
Totalidad (Et) 12 0,3
Entidad asociada (Sea) 92 2,6
Acción (Sa) 87 2,4
Persona (Sp) 80 2,2
Función (Sf) 40 1,1
Evento (Sev) 37 1,0
Locación (Sl) 41 1,1
Situacionales (S)
Objetos (Sobj) 58 1,6
172
Cantidad (Sc) 66 1,8
Tiempo (St) 59 1,6
Manera (Sm) 22 0,6
Relación espacial (Se) 26 0,7
Estado físico (Sefís) 16 0,4
Origen (So) 7 0,2
Estado del mundo (Sem) 7 0,2
Ser vivo no humano (Sn) 3 0,1
Contingencia (Ic) 230 6,4
Operación cognitiva (Io) 116 3,2
Estado representacional (Ir) 66 1,8
Negación (In) 65 1,8
Evaluación (Iev) 74 2,1
Introspectivas (I)
Cantidad (Ica) 17 0,5
Total 3.605 (100)
173
Apéndice 7
Proporción de propiedades específicas en los conceptos científicos según su uso. Experimento 2.
Conceptos científicos
Uso exclusivo Uso general
Categoría Subcategoría Frecuencia
Frecuencia Relativa
Frecuencia Frecuencia
Relativa
To 77 4,2 82 4,68
Ti 30 1,6 33 1,88
Tsb 25 1,3 98 5,60
Ts 20 1,1 20 1,14
Taxonómicas
Tsp 14 0,8 0 0,00
Ea 560 30,2 457 26,10
Esis 322 17,4 236 13,48
Eca 151 8,1 47 2,68
Ee 64 3,5 30 1,71
Ec 39 2,1 25 1,43
Eci 33 1,8 3 0,17
Ese 15 0,8 3 0,17
De Entidad
Et 11 0,6 1 0,06
Sea 58 3,1 34 1,94
Sa 27 1,5 60 3,43
Sp 26 1,4 54 3,08
Sf 22 1,2 18 1,03
Sev 23 1,2 14 0,80
Situacionales
Sl 20 1,1 21 1,20
174
Sobj 19 1,0 39 2,23
Sc 14 0,8 52 2,97
St 14 0,8 45 2,57
Sm 9 0,5 13 0,74
Se 8 0,4 18 1,03
Sefís 9 0,5 7 0,40
So 3 0,2 4 0,23
Sem 2 0,1 5 0,29
Sn 1 0,1 2 0,11
Ic 116 6,3 114 6,51
Io 49 2,6 67 3,83
Ir 27 1,5 39 2,23
In 21 1,1 44 2,51
Iev 19 1,0 55 3,14
Ica 6 0,3 11 0,63
Introspectivas
Total 1854 (100) 1751 (100)
