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Regímenes de entrenamiento y aprendizaje general

Aunque existen innumerables ejemplos de aprendizaje altamente específico, sólo se han establecido un puñado de paradigmas de entrenamiento en los que el aprendizaje parece más general. Estos paradigmas de aprendizaje suelen ser más complejos que las manipulaciones de laboratorio y corresponden a experiencias de la vida real, como el entrenamiento con videojuegos de acción, el entrenamiento musical o el entrenamiento deportivo.

Trabajos recientes indican que la experiencia con videojuegos de acción conduce a un mayor rendimiento en una serie de tareas. Por ejemplo, los jugadores de videojuegos de acción superan a sus compañeros en la tarea de seguimiento de múltiples objetos, en la que los participantes deben seguir muchos objetos que se mueven de forma independiente, mostrando por tanto una mayor capacidad del sistema atencional (Green & Bavelier, 2006b). También obtienen mejores resultados en la tarea de campo visual útil, en la que los participantes deben localizar un objetivo que parpadea rápidamente entre una serie de objetos distractores (Green & Bavelier, 2006a). Esta habilidad indexa la capacidad de desplegar la atención en el espacio (Ball, Beard, Roenker, Miller, & Griggs, 1988) y es uno de los mejores predictores perceptivos de las tasas de accidentes de tráfico en personas mayores, superando con creces las medidas estándar de agudeza (Myers, Ball, Kalina, Roth, & Goode, 2000). Los jugadores de juegos de acción demuestran capacidades superiores en la tarea de parpadeo atencional, en la que los participantes deben analizar un flujo de letras presentadas una tras otra a un ritmo rápido (10 Hz), lo que indica características temporales más rápidas de la atención visual (Green & Bavelier, 2003). Los participantes hábiles en el juego de acción también pueden resolver detalles visuales en el contexto de distractores apretados, como en la tarea de aglomeración. En esta tarea, los objetos que flanquean por encima y por debajo de un objetivo central afectan negativamente a la capacidad de identificar el objetivo central. Al hacerlo, estos participantes muestran una mayor resolución espacial del procesamiento visual (Green & Bavelier, 2007). Los jugadores de videojuegos de acción también demuestran una mayor capacidad de rotación mental (Feng, Spence, & Pratt, 2007). Se ha demostrado que la experiencia en videojuegos de acción se transfiere incluso a tareas de alto nivel del mundo real, como los procedimientos de pilotaje (Gopher, Weil, & Bareket, 1994).

Críticamente, en cada uno de los casos anteriores, el vínculo causal entre la experiencia en videojuegos de acción y la mejora del rendimiento se demostró a través de un estudio de entrenamiento en el que los individuos que no jugaban fueron entrenados específicamente en un videojuego de acción, y la habilidad en cuestión (por ejemplo, capacidad de atención) se evaluó antes y después del entrenamiento y se comparó con el rendimiento de un grupo de control que jugó a un juego sin acción durante el mismo periodo de tiempo. Este punto es de gran importancia, ya que los estudios de entrenamiento correctamente realizados son fundamentales para avanzar en el nivel de comprensión en este campo. Aunque muchos individuos juegan a videojuegos, música o deportes como parte de su vida cotidiana, sólo podemos inferir un poco comparando el rendimiento de estos «expertos» con el de los «no expertos» que no participan habitualmente en estas actividades. El sesgo poblacional es una preocupación constante; es probable que los individuos con algún tipo de talento y/o habilidad inherente acudan en masa a aquellas actividades que recompensan su conjunto de habilidades particulares. Por ejemplo, los individuos nacidos con una coordinación mano-ojo superior pueden tener bastante éxito en algunos tipos de videojuegos y, por lo tanto, tienden a jugar preferentemente a este tipo de juegos, mientras que los individuos nacidos con una mala coordinación mano-ojo pueden tender a evitar jugar a juegos que requieran esta habilidad. Es esencial demostrar un vínculo causal definitivo entre una determinada forma de experiencia y cualquier mejora en las habilidades, entrenando a personas no expertas en la experiencia en cuestión y observando los efectos de este entrenamiento.

Además, no basta con poner a prueba sólo a un grupo experimental. Los estudios de formación deben incluir también un grupo que controle los efectos del test-retest (es decir, cuánta mejora puede esperarse simplemente por realizar el test una segunda vez) y, lo que es igual de importante, los efectos psicológicos y motivacionales. De hecho, está bien documentado que los individuos que experimentan un interés activo en su rendimiento tienden a aumentar su rendimiento más que los individuos que no experimentan ningún interés en su rendimiento, un efecto a menudo denominado efecto Hawthorne (Lied & Karzandjian, 1998). Este efecto puede dar lugar a potentes mejoras en el rendimiento que tienen poco que ver con el régimen de entrenamiento cognitivo específico estudiado, sino que reflejan factores sociales y motivacionales sobre el rendimiento. El impacto de estos factores en el aprendizaje es importante en sí mismo y, sin duda, debería ser objeto de estudios minuciosos. Sin embargo, los numerosos estudios que sólo incluyen un grupo de control sin intervención ni contacto no pueden distinguir entre el contenido cognitivo del régimen de entrenamiento y la estimulación social como fuente de mejora (Drew & Waters, 1986; Goldstein et al., 1997; Kawashima et al., 2005; Willis et al., 2006).

Aunque falta un estudio de entrenamiento, y por lo tanto la cuestión de la causalidad sigue sin respuesta, también hay una gran cantidad de otros informes en la literatura (para una revisión, véase Green & Bavelier, 2006c) que aquellos individuos que naturalmente juegan a videojuegos de acción superan a sus compañeros que no juegan en otras medidas de atención visual (Bialystok, 2006; Castel, Pratt, & Drummond, 2005; Greenfield, DeWinstanley, Kilpatrick, & Kaye, 1994; Griffith, Voloschin, Gibb, & Bailey, 1983; Trick, Jaspers-Fayer, Sethi, 2005), habilidades visuomotoras, e incluso habilidades específicas del trabajo como las maniobras laparoscópicas (Rosser et al., 2007).

Además, y de especial relevancia para el campo de la gerontología, varios informes han demostrado que jugar a videojuegos puede mejorar la función perceptiva, motora y cognitiva en personas mayores. Por ejemplo, Drew y Waters (1986) informaron de mejoras significativas tanto en las medidas de destreza manual (tablero de clavijas de Purdue, persecución giratoria) como en la función cognitiva general (Escala de Inteligencia para Adultos de Wechsler-Revisada en su totalidad, puntuaciones verbales y de rendimiento). Varios grupos (Clark, Lanphear, & Riddick, 1987; Dustman, Emmerson, Steinhaus, Shearer, & Dustman, 1992; Goldstein et al., 1997) también han informado de disminuciones significativas en el tiempo de reacción como resultado de la experiencia con videojuegos en personas mayores. Aunque es lamentable que los estudios mencionados anteriormente no incluyan en su mayoría grupos de control de intervención, los resultados son ciertamente dignos de mención y alentadores de una mayor investigación. En particular, es interesante especular que, dada la creciente popularidad de la Nintendo Wii, que atrae a una población mucho más amplia que la de los videojuegos estándar, incluidas las personas mayores, pronto podría producirse una interesante convergencia entre los investigadores que examinan los efectos de los videojuegos y los que examinan los efectos de la actividad física en las habilidades perceptivas y cognitivas (véase más adelante).

Los efectos de los videojuegos en las habilidades perceptivas y cognitivas son especialmente notables dada la especificidad típica del aprendizaje de habilidades. De hecho, en el caso del entrenamiento con videojuegos de acción, las tareas utilizadas para medir las distintas habilidades perceptivas, atencionales y visuomotoras se alejan bastante del «paradigma de entrenamiento» (es decir, los videojuegos de acción). Hay pocos vínculos evidentes entre la persecución de monstruos a través de un «paisaje espacial» salpicado de estrellas y la determinación de la orientación de una única «T» negra sobre un fondo gris uniforme, o entre la conducción de un coche a través de un paisaje urbano atestado de gente mientras se dispara a los vehículos rivales y el recuento del número de cuadrados blancos que aparecen rápidamente sobre un fondo negro. Aunque ciertamente se puede argumentar que los individuos hacen uso de procesos subyacentes similares en los videojuegos de acción y en las tareas psicofísicas (identificación rápida de objetos, por ejemplo), este argumento se opone a la gran cantidad de artículos que demuestran que no se observa ninguna transferencia si se cambia algo tan aparentemente menor como la frecuencia espacial o la orientación. A lo largo de un continuo de similitud de tareas, parece natural considerar que la discriminación de la orientación en torno a los 45° está más cerca de la discriminación de la orientación en torno a los 135° que de evitar las ráfagas de láser de las naves espaciales.

Sin embargo, no es el caso de que la experiencia de los videojuegos de acción conduzca a mejoras en cada habilidad perceptiva, atencional y/o visuomotora. Por ejemplo, Castel et al. (2005) demostraron que el sistema de orientación atencional parece ser similar en los jugadores de videojuegos de acción y en los no jugadores. Además, es fundamental transmitir el hecho de que no todos los tipos de videojuegos provocan efectos similares. Nuestro trabajo y, hasta cierto punto, la mayor parte de la bibliografía, se ha centrado específicamente en el efecto de los videojuegos de acción, es decir, los juegos de ritmo rápido e imprevisible, que requieren una supervisión eficaz de toda la pantalla y que exigen que se tomen decisiones con extrema rapidez. Otros tipos de juegos, como los juegos de rompecabezas, los juegos de fantasía o los juegos de rol no tienen efectos similares (aunque pueden influir en otros tipos de procesamiento).

También se ha observado que otros tipos de actividades, además de los videojuegos, conducen a efectos razonablemente generalizados, en particular, el entrenamiento musical y atlético. En el ámbito de la música, por ejemplo, Schellenberg (2004) evaluó el efecto de las clases de música sobre el coeficiente intelectual. Los niños de una amplia muestra fueron asignados al azar a uno de cuatro grupos. Dos grupos recibieron formación musical (teclado o vocal), un grupo de control recibió formación teatral y el último grupo no recibió formación. Las principales medidas de interés fueron las puntuaciones en la Escala de Inteligencia de Wechsler para Niños, Tercera Edición, antes y después del entrenamiento. Mientras que las puntuaciones del CI aumentaron en todos los grupos, los mayores incrementos se observaron en los dos grupos de entrenamiento musical (un efecto que se mantuvo en todas las subpruebas de la escala completa, excepto en 2). Rauscher et al. (1997) controlaron las habilidades de razonamiento espacio-temporal de niños (de 3 a 4 años) que recibieron 6 meses de clases de teclado. Se observaron mejoras significativamente mayores en el razonamiento espaciotemporal en los niños entrenados con el teclado que en dos grupos de control: un grupo de entrenamiento con ordenador y un grupo sin entrenamiento (véase también Hetland, 2000). Los investigadores también han sugerido que el entrenamiento musical mejora la capacidad matemática y la memoria verbal (Gardiner, Fox, Knowles, & Jefferey, 1996; Graziano, Peterson, & Shaw, 1999; Ho, Cheung, & Chan, 2003). Quizás el efecto más conocido y popularizado relacionado con la música es el llamado «efecto Mozart» (Rauscher, Shaw, & Ky, 1993), en el que se descubrió que escuchar sólo 10 minutos de una sonata de Mozart conducía a un aumento significativo del coeficiente intelectual. Desafortunadamente, además de resultar difícil de replicar de forma consistente (Fudin & Lembessis, 2004; McCutcheon, 2000; Rauscher & Shaw, 1998; Steele, Brown, & Stoecker, 1999), este efecto no constituye un verdadero aprendizaje, ya que cualquier efecto positivo dura sólo unos minutos, potencialmente como resultado de la excitación a corto plazo o los cambios de humor (Thompson, Schellenberg, & Husain, 2001).

En el ámbito atlético, Kioumourtzoglou, Kourtessis, Michalopoulou y Derri (1998) compararon a atletas expertos en varios juegos (baloncesto, voleibol y waterpolo) en una serie de medidas de percepción y cognición. Los expertos demostraron mejoras (en comparación con los novatos) en habilidades que son intuitivamente importantes para el rendimiento en sus respectivos juegos. Los jugadores de baloncesto mostraron una atención selectiva y una coordinación ojo-mano superiores, los jugadores de voleibol superaron a los novatos en la estimación de la velocidad y la dirección de un objeto en movimiento, y los jugadores de waterpolo tuvieron tiempos de reacción visual más rápidos y mejores capacidades de orientación espacial. Varios grupos han observado diferencias similares relacionadas con el deporte en la tarea de señalización de Posner (Lum, Enns, Pratt, 2002; Nougier, Azemar, & Stein, 1992), y Kida, Oda y Matsumura (2005) demostraron que los jugadores de béisbol entrenados respondían más rápido que los novatos en una tarea de ir/no ir («pulse el botón si ve el color A»; «no pulse el botón si ve el color B») pero, curiosamente, no mostraron mejoras en una tarea de tiempo de reacción simple («pulse el botón cuando se encienda una luz»). En el futuro, los estudios de entrenamiento que establezcan los efectos causales del entrenamiento deportivo serían muy beneficiosos.

Además de las mejoras como resultado de la experiencia con deportes específicos, un conjunto de trabajos en rápido crecimiento sugiere que el ejercicio aeróbico de cualquier tipo puede beneficiar a una serie de capacidades cognitivas, particularmente en las personas mayores, habiéndose encontrado resultados consistentemente positivos en muchos estudios transversales (es decir, comparando individuos que normalmente hacen ejercicio con aquellos que no lo hacen). Se han documentado efectos positivos en tareas tan variadas como el rendimiento en tareas duales o el rechazo de la atención ejecutiva/distracción (para revisiones recientes, véase Colcombe & Kramer, 2003; Hillman, Erickson, & Kramer, 2008; Kramer & Erickson, 2007). Desgraciadamente, como ocurre en las literaturas de los videojuegos y la música, muchos estudios experimentales en esta literatura no han incluido una condición de control (Elsayed, Ismail, Young, 1980; Stacey, Kourma, & Stones, 1985) o han incluido condiciones de control en las que los grupos no estaban emparejados en términos de participación del experimentador (Hawkins, Kramer, & Capaldi, 1992). Además, los resultados de esta literatura no siempre coinciden, ya que algunos grupos muestran resultados positivos (Dustman et al., 1984; Hawkins et al., 1992) y otros no muestran tales efectos (Blumenthal et al., 1991; Hill, Storandt, Malley, 1993). Sin embargo, varias revisiones y meta-análisis recientes (Colcombe Kramer, 2003; Etnier, Nowell, Landers, Sibley, 2006; Hillman et al, 2008; Kramer & Erickson, 2007) han demostrado que en todos los estudios, diseños y medidas dependientes, los adultos mayores que realizan actividad aeróbica exhiben un mayor rendimiento cognitivo en comparación con los que no lo hacen. Este punto encuentra apoyo más allá de las medidas de comportamiento, ya que la aptitud aeróbica también se ha relacionado con cambios neuroanatómicos y neurofisiológicos, incluyendo un mayor volumen de materia gris en las áreas prefrontal y temporal (Colcombe & Kramer, 2003); cambios en el volumen sanguíneo cerebral en el hipocampo (Pereira et al, 2007); y la actividad cerebral funcional en una variedad de áreas, incluyendo las áreas parietales superiores y la corteza cingulada anterior (Colcombe et al., 2004). Junto con las crecientes pruebas de que una nutrición adecuada facilita las capacidades cognitivas (véase Gómez-Pinilla, 2008, para una revisión exhaustiva), el panorama emergente confirma el viejo refrán «mens sana in corpore sano .»

Además de los tipos de experiencia cotidiana descritos anteriormente, varios grupos han desarrollado regímenes de entrenamiento diseñados específicamente para mejorar las capacidades cognitivas, dirigidos, en particular, a los baby boomers que envejecen y a los adultos mayores. Pequeñas y grandes empresas se han visto atraídas por este mercado de gran potencial, como Nintendo, con la serie BrainGames, y otras más pequeñas como la que desarrolla POSIT (Mahncke, Bronstone, & Merzenich, 2006), por citar sólo algunas. Estos regímenes de entrenamiento suelen utilizar una variedad de pruebas psicológicas estándar, lo que significa que se pide a los individuos que realicen pequeñas pruebas que son muy similares en contenido y estructura a las pruebas utilizadas en las escalas de evaluación psicológica (por ejemplo, el aprendizaje de listas para mejorar la memoria semántica, la identificación de patrones para mejorar el reconocimiento de formas visuales, la búsqueda visual para mejorar la eficiencia de la atención visual, el emparejamiento de palabras consonantes-vocal-consonantes fácilmente confundibles para mejorar el uso apropiado de los mecanismos inhibitorios, las tareas de n-back para aumentar las capacidades de la memoria de trabajo). Estos regímenes han mostrado claras mejoras en las habilidades específicas de los entrenados, así como el mantenimiento de esas ganancias desde los 3 meses (Mahncke, Connor, et al., 2006) hasta los 5 años (Willis et al., 2006). Una cuestión principal para el trabajo futuro sigue siendo la medida en que estas ganancias se generalizan fuera de la situación del laboratorio para mejorar la vida cotidiana de los participantes. Hasta ahora no se han encontrado pruebas de efectos de transferencia sustanciales entre el entrenamiento y la prueba. El paradigma de entrenamiento utilizado por Mahncke, Connor, et al. (2006) dio lugar a mejoras en una tarea de memoria auditiva no entrenada, y una versión del paradigma utilizado por Willis et al. (2006) dio lugar a reducciones autodeclaradas en la dificultad de actividades domésticas complejas como la preparación de la comida y la compra. Winocur et al. (2007) informaron de una transferencia más sustancial a tareas no entrenadas aplicables a situaciones de la vida real; sin embargo, el uso de un grupo de control sin intervención deja abierta la interpretación de sus efectos (en particular, dadas las interacciones extensas y altamente personales que se produjeron entre el grupo experimental y los experimentadores). Como ocurre en el campo de la plasticidad cerebral, los mayores efectos del entrenamiento se observan en las tareas que más se asemejan a la tarea entrenada, y rara vez se documenta la transferencia de las ganancias a otras habilidades o a la competencia cotidiana.

Es interesante señalar una diferencia clave entre los regímenes de entrenamiento «natural» comentados anteriormente (deportes, música, videojuegos) y los que se han diseñado con el propósito específico de entrenar el cerebro. Los regímenes de entrenamiento naturales son excesivamente complejos y aprovechan muchos sistemas en paralelo. En los videojuegos desarrollados para el entretenimiento, por ejemplo, se pueden realizar simultáneamente tareas de memoria (por ejemplo, memoria espacial para la ruta a la fortaleza enemiga, memoria semántica para las armas de las que se dispone o los enemigos aún activos), tareas ejecutivas (por ejemplo, asignación de recursos y armas, tareas duales), tareas de atención visual (seguimiento de múltiples objetos, rechazo de distractores), tareas visuomotoras (por ejemplo, dirección, pilotaje) y reconocimiento rápido de objetos, por citar sólo algunas. La misma necesidad de un procesamiento altamente paralelo entre dominios prevalece en el atletismo y, en diversos grados, en el aprendizaje de un instrumento musical. Por el contrario, cuando los investigadores han diseñado regímenes de entrenamiento con el propósito de entrenar el cerebro/cognitivo, han separado deliberadamente estas tareas o dominios. El entrenamiento se suele dividir en subdominios, y la memoria semántica se entrena completamente por separado del control de la inhibición, que, a su vez, se entrena por separado de la velocidad de procesamiento. La investigación existente sugiere que tal aprendizaje bloqueado conduce a un aprendizaje más rápido durante la fase de adquisición, sin embargo puede ser perjudicial durante la fase de retención, conduciendo a una retención menos robusta y a una menor transferencia a través de las tareas (Ahissar & Hochstein, 2004; Schmidt & Bjork, 1992). Por ejemplo, Clopper y Pisoni (2004) pidieron a dos grupos de participantes que clasificaran las frases según la región dialectal de los hablantes. Un primer grupo de participantes fue entrenado con cada dialecto representado por un solo hablante. Un segundo grupo de participantes fue entrenado con tres hablantes diferentes para cada dialecto. El grupo que recibió el entrenamiento más variable aprendió más lentamente al principio, pero fue más preciso en una prueba de retención que incluía nuevos hablantes con nuevas frases.