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Por Laura Pajuelo

El neurocientífico ha presentado un innovador modelo cerebral capaz de descifrar cómo evoluciona el cerebro en la infancia y la adolescencia, abriendo la puerta a una nueva forma de enseñar y aprender.

El cerebro humano sigue siendo uno de los mayores enigmas de la ciencia, especialmente durante sus etapas más decisivas: la infancia y la adolescencia. El investigador Gustavo Deco, catedrático en la Universidad Pompeu Fabra y director del Center for Brain and Cognition, ha dado un paso clave para comprenderlo. Junto a investigadores de la Universidad de Oxford, ha desarrollado un nuevo mapa cerebral basado en su investigación ‘Whole Brain Modelling’ que permite observar cómo el cerebro se organiza y cambia dinámicamente durante el desarrollo.

Este enfoque, sustentado en la neurociencia computacional y en lo que denomina ‘orquestación jerárquica’, no sólo explica cómo procesamos la información, sino que abre nuevas vías para transformar la educación adaptándola a los ritmos reales del cerebro. Deco, que también es profesor de investigación en ICREA, acaba de publicar el libro ‘Whole Brain Modelling Cartography Dynamics’ (2025), donde detalla este avance científico que ya está despertando el interés internacional.

Su trabajo será, además, uno de los grandes protagonistas del VI Seminario Internacional sobre Neurociencia y Educación, que se celebrará los días 17 y 18 de abril en Girona, en la Escuela Montessori Palau Girona. Este encuentro, dirigido a docentes, profesores, psicólogos y familias, reunirá a algunos de los mayores expertos mundiales para presentar los últimos avances en neurociencia aplicada a la educación, y contará con la intervención de Deco como cierre de las ponencias.

Pregunta: ¿Qué aporta este mapa para entender cómo se desarrolla el cerebro de niños y adolescentes que no supiéramos hasta ahora?

Respuesta: Este mapa no es una simple fotografía estática; es una representación de la dinámica funcional. Lo que aporta es la capacidad de ver cómo se comunican las distintas regiones cerebrales en tiempo real durante el crecimiento. Y eso nos permite entender que el cerebro de un adolescente no es un ‘cerebro adulto incompleto’, sino uno en un estado de alta plasticidad y reconfiguración, optimizando sus rutas de transmisión de información. Más aún, este análisis del cerebro basado en el modelado de su dinámica nos permite saber también cómo el cerebro está funcionalmente ordenado jerárquicamente, es decir, cómo está orquestando su funcionalidad.

P: ¿Cómo puede ayudar este mapa cerebral a identificar riesgos o dificultades en el desarrollo cognitivo durante la infancia y la adolescencia?

R: Al tener un modelo de ‘referencia’ de cómo se orquestan las señales en un desarrollo saludable, podemos detectar desviaciones sutiles mucho antes de que se manifiesten como síntomas clínicos. El ‘Whole-brain modeling’ nos permite simular qué ‘nodos’ de la red están fallando, ayudando a identificar riesgos en el desarrollo de una persona individual.

P: Desde la neurociencia computacional, su trabajo describe el cerebro como una ‘orquestación jerárquica’. ¿Cómo se traduce esa idea en términos educativos? ¿Qué significa para la forma en que enseñamos?

R: Describir el cerebro como una orquestación jerárquica significa que hay niveles de procesamiento: desde lo sensorial más básico hasta la integración profunda y abstracta. En educación, esto sugiere (es una especulación) que no podemos enseñar conceptos aislados. El aprendizaje efectivo ocurre cuando el entorno educativo permite que el cerebro integre información de abajo hacia arriba (experiencia) y de arriba hacia abajo (contexto y significado), creando una armonía entre la atención y la curiosidad.

P: Sus investigaciones sugieren que el cerebro puede generalizar conceptos con muy pocos ejemplos. ¿Qué implicaciones tiene esto para metodologías como el aprendizaje por proyectos o el aprendizaje basado en problemas?

R: El cerebro humano es increíblemente eficiente; a diferencia de la IA actual, no necesita millones de datos para aprender un concepto. Esto especulativamente sugiere que son validas opciones metodológicas como el Aprendizaje Basado en Problemas (ABP). Si damos al alumno un desafío significativo, su cerebro activará redes de asociación global que le permitirán generalizar ese conocimiento a nuevas situaciones de forma casi instintiva. Menos repetición mecánica y más contexto rico es la clave.

P: En un estudio comparativo con neuroimágenes usted ha analizado diferencias entre sistemas educativos más rígidos y modelos como Método Montessori. ¿Qué ocurre en el cerebro de los estudiantes cuando el sistema educativo es demasiado estructurado?

R: Nuestras investigaciones con neuroimágenes muestran que los sistemas excesivamente rígidos pueden limitar la orquestación jerárquica funcional del cerebro. Posiblemente, en entornos muy estructurados, el cerebro se vuelve predecible y menos creativo. Modelos como el Montessori fomentan una exploración activa que podría fortalecer las conexiones que fomentan la organización jerárquica requerida.

P: Si tuviera que dar tres recomendaciones a un equipo directivo que quiere diseñar un entorno educativo alineado con cómo funciona el cerebro adolescente, ¿cuáles serían?

R: Soy neurocientífico y no educador, con lo cual la respuesta es “No lo sé”. Sin embargo, dado que la falta de flexibilidad limita el desarrollo y la falta de sociabilidad también (nuestro estudio del efecto del COVID, por ejemplo), atrevería a especular que recomendaría respetar los ritmos circadianos y la necesidad de movimiento; dar margen de elección para activar los sistemas de recompensa intrínseca; y teniendo en cuenta que el cerebro adolescente es, ante todo, un órgano social, el aprendizaje debe ser colaborativo.

P: Sus investigaciones vinculan la conectividad cerebral con estados de bienestar y ‘florecimiento’. ¿Qué evidencias tenemos hoy de que las emociones positivas mejoran realmente el aprendizaje?

R: Hoy sabemos que las emociones positivas no son solo un ‘extra’ agradable; son el lubricante del aprendizaje. Los estados de bienestar aumentan la conectividad global y la flexibilidad de la red cerebral, facilitando que la información se consolide mejor en la memoria a largo plazo. Un cerebro estresado está en modo supervivencia; un cerebro feliz está en modo aprendizaje.

P: Usted ha investigado las diferencias entre el cerebro humano y la inteligencia artificial. En un momento en que esta tecnología entra con fuerza en la educación, ¿qué debería recordar el profesorado sobre cómo aprende realmente el cerebro humano?

R: Más allá de la fascinación actual por los modelos de lenguaje, existe una brecha ontológica y funcional entre la Inteligencia Artificial (IA) y el cerebro humano que mis investigaciones en modelado de todo el cerebro intentan cartografiar. Mientras que la IA actual se basa en la fuerza bruta estadística y el ajuste de billones de parámetros para predecir patrones, el cerebro opera bajo principios de eficiencia y orquestación jerárquica radicalmente distintos.

Las diferencias clave que definen nuestra superioridad biológica son:

• Generalización con Datos Mínimos: a diferencia de las redes neuronales artificiales que requieren muestras masivas para converger, la arquitectura del cerebro le permite generalizar conceptos abstractos a partir de una fracción mínima de ejemplos. Esta es una propiedad emergente de nuestra conectividad funcional que la IA aún no puede emular.
• Variabilidad y Estados de ‘Florecimiento’: el cerebro humano no es un sistema determinista rígido; su bienestar y capacidad creativa dependen de una conectividad dinámica vinculada a estados de «florecimiento». Esta variabilidad funcional es lo que nos permite no solo reaccionar al entorno, sino proponer realidades nuevas, algo que dista mucho de la optimización de costes de un algoritmo.
• La Naturaleza de la Creación: la IA es, por definición, un sistema de interpolación de datos pasados; el cerebro es un sistema de proyección de futuro. Nuestra capacidad de crear no nace de la probabilidad, sino de una estructura biológica que integra emociones y estados de conciencia para dar sentido al mundo, una dimensión que permanece ausente en el silicio.

En definitiva, la IA es un espejo de nuestra producción de datos, pero el cerebro es el generador de la complejidad funcional que permite la vida y la cultura.

Fuente: https://www.educaciontrespuntocero.com/entrevistas/gustavo-deco-mapa-cerebral/