Este proyecto propone la utilización de las capacidades computacionales del cerebro humano para el aprendizaje y la enseñanza en la universidad.

Estas capacidades computacionales se desarrollan a través de procesos de aprendizaje no supervisados. Encontramos estas capacidades en áreas como: 1) el lenguaje: la producción y el reconocimiento del lenguaje; 2) procesamiento de imagen: reconocimiento facial, extrapolación de volumen sólido; 3) mapeo espacial: mapeo de espacios a pequeña escala( como objetos de casa), o espacios a gran escala (como la distribución de una casa o una ciudad); 4) secuencias largas de encadenamiento de eventos: historias orales o escritas, cadenas visuales de eventos reales o eventos creados por multimedia (películas); 5) clasificación de objetos usando propiedades generales: reconocimiento de nuevos elementos de familias conocidas, como un nuevo perro o una nueva pieza de mobiliario; 6) reconocimiento de objetivos y propiedades en objetos externos: lo que otra persona puede pensar o sentir en un entorno determinado; 7) la manipulación espacial mental de objetos: rotar, escalar, mover objetos en la mente.

El cerebro humano nace y desarrolla sin enseñanza formal procesos cognitivos manipuladores de información. Denominamos inicialmente a estos procesos, Procesos Cognitivos Evolutivos (PCE), y posteriormente Primitivas Cognitivas Computacionales (PCC). Son procesos que se desarrollan de forma ‘natural’ en el humano: andar, lengua materna, intuición, sentido común, etc. Son procesos cognitivos computacionales considerados poco importantes en la educación tradicional, quizá porque sea un conocimiento aprendible y no enseñable. Los conocimientos enseñables son los conocimientos que se enseñan explícitamente en el sistema educativo como puede ser el teorema de Pitágoras o la estructura sintáctica de una frase subordinada.

La enseñanza tradicional no utiliza de forma sistemática estos procesos cognitivos computacionales (PCC) en el aprendizaje y la enseñanza de las materias curriculares (tanto de los programas de estudio de nuestras universidades como de las escuelas de Educación Primaria y Secundaria). Estos procesos congénitos al cerebro humano son manipuladores de información que desarrollan procesamientos y cálculos de datos de la información sin aparente esfuerzo y con gran eficacia para la obtención de la solución de un problema o situación.

El sistema educativo actual basa su metodología en utilizar el sistema2 del cerebro para procesar la información utilizando la memoria a corto plazo (Kahneman). El sistema educativo determina el nivel de dificultad de un problema con el porcentaje de alumnos que lo resuelven correctamente (un ejemplo prueba PISA). Los problemas que se estudian tienen una lógica similar a las preguntas de los test de Raven (Matrices Progresivas).

Un procedimiento más adecuado para determinar el nivel de dificultad de un problema es aquel que asigna a cada problema un nivel de dificultad determinado por las capacidades cognitivas necesarias en su resolución.

El proyecto de innovación propone incorporar los PCC en los procesos de enseñanza-aprendizaje en la universidad. La metodología se basa en utilizar el sistema1 del cerebro para procesar la información utilizando la memoria permanente a largo plazo (Kahneman). Este método ofrece al alumnado un modelo computacional para la resolución del problema a través de problemas isomorfos (problemas equivalentes representados con otros datos y reglas).

El conjunto de experimentos incluidos en este proyecto de innovación analiza formalmente el nivel de complejidad de varios problemas estándar resueltos por alumnos/as universitarios/as y compara el nivel de eficacia de dos modelos de educación: el modelo tradicional y un modelo isomorfo en el que el/la alumno/a describe el problema, sus datos, y sus procesos de un modo formal. La hipótesis del proyecto estipula que el rendimiento de los alumnos es sustancialmente superior cuando el alumno posee un modelo computacional para la resolución del problema.