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LA COMPLEJIDAD. Enrique Araujoviedo, 2008. Muchos autores plantean que la complejidad es lo opuesto a lo simple: “lo opuesto a lo simple es lo complejo” (Aristóteles, Platón y los de la escuela escolástica). Que de suyo, posee un grado muchísimo mayor de dificultad el abordarla. Otros autores prefieren definirla de manera estratificada: algo es complejo si visto en términos de una misma escala debe accederse a cada nivel mediante saltos cualitativos y cuantitativos. (Fayyad et al, 1996, Analytical Processing) Otros la establecen en términos de elementos que se agrupan para configurar otro que posee características completamente distintas a cada una de sus partes componentes de tal suerte que una simple agregación de los componentes no genera la configuración que los contiene (“el todo es mayor que la suma de sus partes”, [Aristóteles, a.c ]). Algunos autores sí consideran que la agregación simple de partes elementales por generar una configuración distinta a las partes elementales de hecho es más compleja; dejan de lado la estructura organizativa que tuvo lugar a partir de unos principios o normas de asociación y sólo evidencian la agregación. (Feuerstein y Kozulin, 2002) Si una situación está compuesta de muchas situaciones simples y ésta composición es producto de las múltiples relaciones que se generan a partir de las situaciones simples, se dice que la situación es compleja. La estructura de la complejidad. En ingeniería de sistemas, no se considera la cantidad de componentes simples sino las relaciones entre éstos: un sistema puede disponer de un único elemento con múltiples relaciones consigo mismo y estas relaciones a su vez establecer relaciones entre sí (relaciones funcionales entre sí), y suscitar así una estructura compleja. En el mismo sentido, un sistema puede tener N componentes y sólo disponer de una relación entre cada par de componentes, de tal suerte que su complejidad sea baja. Así pues, en los enfoques sistémicos la complejidad se mide no en términos de cuantos elementos están relacionados entre sí, si no de cuántas y qué tipo de relación se suscitan entre las relaciones del sistema; el sistema es complejo si las relaciones entre los componentes generan relaciones entre sí. Un sistema es de baja complejidad si teniendo n elementos, posee nn relaciones simples. En términos de grafos, sería un grafo completo. Un sistema es de alta complejidad si teniendo n relaciones simples, cada una de ellas genera por lo menos n(n+1)/2 relaciones funcionales (aquí el término relaciones funcionales no es estrictamente el concepto matemático de función). Se ilustra, el término mediante el movimiento del caballo en un tablero de 64 escaques. En el juego tradicional de ajedrez, el caballo de un color sólo puede ocupar dos casillas iniciales, si no se considera el color tiene cuatro casillas iniciales. Supóngase que sólo puede partir de dos casillas y piense en todos los posibles movimientos que puede hacer el caballo en el tablero. Ahora colóquese dos caballos contrarios, cada uno posee su propio movimiento (relación Ri1 y Rj1) y sólo puede acceder a

algunas casillas debido a su movimiento (relación funcional RFi1, RFj1 ). Ahora, si de lo que se trata es de cazar al otro caballo por parte de cada uno de los caballos contrarios, las rutas obtenidas (relaciones funcionales RFi y RFj) son rutas dinámicas que cambian en la medida que cambia la posición del otro caballo. La cantidad de rutas dinámicas son las relaciones funcionales que se suscitan de las relaciones movimiento-casilla, número de movimientos en ele posibles desde la posición actual de un caballo hasta la posición vigente del otro caballo, número de movimientos en “ele” posibles desde la posición actual de un caballo hasta las posiciones posibles del otro caballo desde la posición vigente en k-movimientos, etc. De agregarse los otros dos caballos y posteriormente cada una de las fichas de cada color, el sistema de rutas dinámicas ilustraría perfectamente lo que se quiere entender por complejidad desde el enfoque sistémico. Autores como Lebeer, 2002, consideran además la complejidad dinámica y la complejidad inercial según se esté considerando un sistema de variables dinámicas o estáticas. Por ejemplo, un sistema de variables dinámicas sería una página web de servidor y un sitio web de páginas de contenido sería un sistema inercial. Por inercial no quieren dar a entender no-movimiento ni estaticidad sino el estado de equilibrio en que se encuentra el sistema. Un sistema dinámico en equilibrio dinámico es un sistema inercial. En tecnología, la complejidad tiene igualmente diversas miradas: no por ser “blanda” la tecnología deja de ser compleja, o por ser “tecnología dura” es más compleja. Se parte del hecho, que toda la tecnología es compleja y toda tecnología lo es. Evitando de lado, las múltiples interpretaciones de lo que es o no es tecnología o que se llama tecnología, se encuentran tres corrientes principales: a) la complejidad de componentes, b)la complejidad de relaciones (ver el enfoque sistémico) y c) la complejidad como estructura. En la complejidad de componentes, la complejidad proviene de la complejidad de los componentes y ésta aumenta en la medida que los componentes interrelacionan. Puesto que los componentes pueden ser diversos: piezas mecánicas, partes eléctricas, elementos hidráulicos o elementos electrónicos las interrelaciones implican una complejidad heredada distinta de las predecesoras e incluso totalmente irreversible. Es decir, que la complejidad de un componente electromecánico no se puede medir o comparar respecto a sus piezas mecánicas y eléctricas sino que requiere una escala diferente, posiblemente propia. Puesto que la mayor parte de los productos tecnológicos están hechos de componentes provenientes de diferentes fuentes que responden a distintos principios físicos y/o químicos, la complejidad se mide en términos de éstos. Por tanto su entropía o entalpía está en base a los principios que subyacen a los componentes. Ahora, una cosa es la complejidad subyacente al objeto y otra a su fabricación y modelación. La complejidad de componentes, usualmente se aplica a los productos. Para dar cuenta de las etapas por las que atraviesa un producto se considera la complejidad de estructura. En la actualidad (2008-2009) la minería de datos espaciales (MDE) es el descubrimiento de conocimiento implícito y previamente desconocido en base de datos espaciales (bases de datos que no están necesariamente ubicadas en un mismo lugar; su equivalente en el contexto cognitivo es el conocimiento colectivo y de ahí su importancia: las personas pueden poseer conocimientos que desconocen que los tienen y poseer datos de otros aunque incompletos y difusos). La MDE se refiere a la extracción del conocimiento, de las relaciones espaciales, o de otros patrones interesantes almacenados no explícitamente en bases de datos espaciales. La MDE exige una integración de los datos que combinan con tecnologías espaciales (Cabena et al. 1998). Puede ser utilizada para entender datos espaciales, descubriendo relaciones espaciales y relaciones entre los datos espaciales y no espaciales, construyendo bases de conocimiento espaciales, reorganizando preguntas y optimizando las bases de datas espaciales (Pineda et al. 1998). En

particular busca descubrir estructuras complejas como el Conocimiento evidente EKSQL (Easy Knowledge Structured Query Language), el Conocimiento intuitivo IKSQL (Intuitive Knowledge Structured Query Language), Conocimiento multidimensional OLAP (On-Line Analytical Processing) y el Conocimiento oculto (Knowledge Discovery on Databases, KDD. La complejidad, entonces se define de muchas maneras y desde diversas perspectivas según muchas disciplinas; lo cual ya hace complejo definir la complejidad. Complejidad y Educación. No son muchos los autores que escriben sobre la complejidad en la escuela; la dan como un hecho sobreentendido. Conciben que el currículo de por sí es complejo como para elucidarlo. Por tanto se adentran más en los aspectos de cómo elaborarlo, sus relaciones psicogenéticas y sus perspectivas formativas. (Chadwick, 2001) Se relaciona de común la complejidad con la creatividad, se da también por supuesto que los niños creativos poseen mayor grado de estructuración mental que sus compañeros y por tanto poseen razonamientos más complejos (Landa, 1987). Se hacen sinónimos los términos “estructura” y complejidad”: “a mayor nivel de estructuración mental mayor capacidad de comprensión y de abordaje de problemas más complejos” (Maturana, 1996). El sistema educativo se piensa como un sistema complejo estratificado que hereda su complejidad a la escuela y de ésta a las áreas del conocimiento; y de éstas a los contenidos. Los contenidos se hacen complejos en grado ascendente, se va de lo simple a lo complejo; que significa que el número de relaciones entre los elementos va en aumento. En educación la complejidad la entendemos, igualmente, de diversas maneras, pero casi todas asociadas al grado de dificultad. En matemáticas, por ejemplo, el conocimiento complejo se adquiere cuando el estudiante es capaz de resolver los problemas más difíciles de un tópico, pues en ellos ha tenido que aplicar de manera diversa tanto elementos básicos como operaciones complejas. Sin embargo, en la misma enseñanza de la matemática en la escuela se tienen diferentes comprensiones de complejidad: en la escuela primaria se considera que el estudiante debe aprender las cuatro operaciones básicas y aplicarlas; cuando el estudiante aplica una o más operaciones sobre un mismo problema está haciendo razonamiento complejo. Otros autores, consideran que no es sobre la parte operatoria que se aplica el razonamiento complejo sino sobre el discernimiento de las variables del problema y las relaciones que ésta suscita en el desarrollo y evolución de la solución; pues si se parte del presupuesto que el niño aplica lógica formal sobre el problema, los presupuestos operatorios están en relación con la manipulación de los predicados, aunque el niño no sea consciente de ello. En la enseñanza de primera y segunda lengua, la complejidad se observa en distintos aspectos: en el manejo apropiado de vocabulario, aplicado a una o varias situaciones en las que se deben tener en cuenta las reglas de la gramática, la semántica e incluso en casos extremos, las de la polifonía; en la lectura comprensiva y la narrativa escrita.

La psicología de las dos últimas décadas ha realzado no sólo los procesos cognitivos que subyacen a las diversas manifestaciones comportamentales sino también los aspectos procedimentales en que se apoyan dichos procesos. El proceso y fenómeno de aprender es un proceso complejo que se produce en estrecha interacción con la enseñanza, la identificación de patrones comunes, asociaciones, reglas generales y nuevo conocimiento (Fayyad et al, 1996). Se observa pues que una cosa es el razonamiento complejo y otra bien distinta la complejidad del razonamiento. Complejidad Cognitiva La competencia cognitiva de cada sujeto está integrada por pequeños elementos, simples y complejos, que se organizan de determinada manera para resultar eficaces en las funciones de análisis e interpretación, adquisición, codificación y recuperación de la información. Esta elemental perspectiva de nuestro sistema cognitivo nos permite una idea de la importancia de los procesos y de esos elementos –formalmente menores en su individualidad- que constituyen el engranaje de todo el proceso y que genéricamente podemos llamar procedimientos, porque forman parte del método de pensar. Hay dos diferentes tipos de elementos procedimentales: los esquemas cuya visión y funciones fueron sugeridas por Rumelhart y Norman (1983) y las estrategias una de cuyas primeras aportaciones corresponden a Flavell y Wellman (1977). Esta visión del “quehacer intelectual cognitivo” de un aprendiz organizando sus conocimientos (memoria, esquemas, procesos culturales, procedimientos, conocimiento lingüístico) para usarlos luego en la adquisición de nuevos conocimientos es esencialmente una visión constructivista del aprendizaje. Boada Calbet (2000) manifiesta que los resultados obtenidos en investigaciones de comunicación referencial, indican que la naturaleza de la cognición espacial necesaria para describir adecuadamente la localización de un referente influye en las características de la interacción comunicativa. Distintos tipos de han manifestado similar tipo de dificultad comunicativa espacial, aunque con distinta intensidad, ante la misma tarea de organización espacial desde el paradigma referencial. Un objetivo de la escuela debe ser el de detectar las habilidades comunicativas críticas para describir la localización espacial de los distintos referentes, y más concretamente el uso de diversos marcadores de espacio. Enseñanza de la Complejidad El análisis y comprensión de las características internas y externas del aprendiz son decisivas para la explicación del proceso de aprendizaje: personalidad, edad, motivación, estilos cognitivos, recursos, estructura de conocimientos, etc.

Las dificultades para lograr un sistema comprensivo sobre el aprendizaje humano han multiplicado las teorías y enfoques que rinden cuenta del mismo acentuando unos u otros aspectos implicados en él. En este documento trataré de hacer un resumen de aportaciones diversas de varios modelos que pueden permitir aproximarnos a comprender algunos de los elementos que integran el proceso y fenómeno de aprender, es decir el sujeto que aprende donde se exponen nociones básicas para comprender el proceso, papel de la inteligencia en un enfoque cognitivo, función de los esquemas y su aprendizaje, la importancia de los elementos procedimentales como son las estrategias y la función reguladora y de control de la metacognición (Albert, Manuel). Recientes investigaciones (Lebeer, 2002) en el área de las neurociencias indican que el cerebro humano no es una máquina fija, cuyas propiedades vienen determinadas antes del nacimiento, sino que demuestran que el cerebro es un órgano sumamente “plástico”. Constantemente se generan sinápsis y otras nuevas conexiones entre las células neuronales del cerebro que hacen que este se modifique en estructura y función, siendo este proceso de modificabilidad reforzado por la estimulación y el aprendizaje (Feuerstein y Kozulin, 2002). Esta nueva argumentación implica entonces, que el talento o un coeficiente intelectual alto no son genéticamente determinados, sino que son el resultado de la estimulación y el aprendizaje. Éste enfoque para conceptuar de forma más amplia y flexible la inteligencia: la inteligencia se puede enseñar estimulando el cerebro infantil desde las más tempranas edades, aprovechando la capacidad plástica del cerebro para generar un mayor número de conexiones neuronales (complejidad cognitiva) y facilitar el aprendizaje de habilidades y mecanismos cognitivos (lógica formal, lógica fuzzy) que favorecen integralmente la formación del individuo. Pensadores renacentistas como Niccolo Machiavelli, Leonardo Da Vinci y Thomas Moore volvieron a tomar en cuenta las capacidades humanas de la razón y de la creatividad, describiéndolas como fuerzas capaces de controlar y de rehacer el mundo. El talento puede definirse entonces, como la capacidad que se tiene para un desempeño sobresaliente en una o varias áreas, la cual es expresada por una configuración personológica que muestra el resultado de una interacción de características especiales, tales como ciertos niveles de inteligencia (muy elevados), una alta creatividad, una elevada percepción, un gran compromiso con la tarea, intereses focalizados, habilidades excepcionales, alta capacidad mental y sobre todo una motivación intrínseca. El talento como concepto también debe modificarse a la luz de los nuevos hallazgos, pues su susceptibilidad a los factores externos y la plasticidad del cerebro, permiten concluir que es posible estimularlo desde el exterior a través de una programación socioeducativa y personal específica, que provoque cambios estructurales, “mentales” y neurológicos, importantes y permanentes. Bajo la conceptualización tradicional, tanto de la inteligencia como del talento: son facultades susceptibles de medición, relativamente estables en el tiempo, que se refieren a una capacidad mental, que permiten resolver problemas en forma lógica (por supuesto dentro del esquema formal), y esto a su vez, favorece la adaptación y ajuste del individuo a su ambiente.

Whimbey afirmó que la inteligencia podía enseñarse. Mediante la instrucción en la solución de problemas, metacognición y pensamiento estratégico, los alumnos de Whimbey no sólo aumentaron sus puntajes en el coeficiente intelectual sino que presentaron enfoques más efectivos sobre su trabajo académico. Whimbey partió de los resultados de múltiples investigaciones de las neurociencias según las cuales para dar acomodo a un nuevo aprendizaje, el cerebro forma más conexiones sinápticas entre sus células. (Costa y Kallick, 2000). Feuerstein (Feuerstein y Kozulin, 2002) considera que la inteligencia no es una cantidad fija sino una función de la experiencia y la mediación por otros individuos importantes en el ambiente de un niño. Cree que el individuo es modificable y puede mejorar sus realizaciones intelectuales, y por tanto, su rendimiento intelectual. Feuerstein analiza y describe el acto mental y las operaciones necesarias para un buen rendimiento, lo que él llamó el mapa cognitivo. Insiste, además, sobre la mediación. El niño progresa no sólo según un modo de crecimiento genéticamente programado, sino también gracias a los intercambios que él está haciendo constantemente con su entorno. El papel del mediador consiste en intervenir en este proceso. De allí, su teoría de la Modificabilidad Cognitiva Estructural. Feuerstein parte de la base de que el desarrollo cognitivo no es solamente el resultado del proceso de maduración del organismo, ni de su proceso de interacción independiente, autónoma, con el mundo de los objetos. Más bien, es el resultado combinado de la exposición directa al mundo y lo que se tiende a llamar experiencia de aprendizaje mediado. Este mecanismo de interacción, autodetermina el desarrollo cognoscitivo y las estructuras básicas del pensamiento, fundamentos de la inteligencia y el talento. Gardner define inteligencia como la habilidad para resolver problemas que uno se encuentra en la vida real; la habilidad para generar nuevos problemas para resolver; y, la habilidad para hacer algo o para ofrecer un servicio que es valorado en la cultura de uno (Gardner, 2000). Gardner dividió entonces la noción tradicional de inteligencia en siete categorías diferentes entre otras, la Espacial. La Inteligencia Espacial involucra una gran capacidad para percibir, crear y recrear fotografías e imágenes. La gente con inteligencia espacial piensa en imágenes y cuenta con un fino sentido de locación y dirección. La Inteligencia Cinestésico-Corporal se relaciona con lo físico y con la manipulación del propio cuerpo. Estas personas aprenden mejor moviéndose, así como haciendo y representando las cosas. Todas las personas, como insistió Gardner, poseen estas inteligencias, las usan todas en diferentes situaciones y contextos, y son capaces de desarrollar cada una de ellas. La mayoría de la gente, sin embargo, demuestra una gran habilidad en una o dos de estas inteligencias. En su teoría Costa (COSTA, 2002) señala los hábitos mentales como una proposición para darle fortaleza a la argumentación y, aún más importante, perdurabilidad al cambio logrado. Un Hábito Mental se compone de muchas destrezas, actitudes, indicios, experiencias del pasado y preferencias. Significa que valoramos un patrón de conductas intelectuales por sobre otro y en consecuencia significa elegir aquellos patrones que deberán utilizarse en determinado momento. Se requiere un nivel de utilidad para llevar a cabo, emplear y sostener las conductas con eficacia. Sugiere que como resultado de cada experiencia en la que se hayan empleado estas

conductas, los efectos de su uso se reflejan, se evalúan, se modifican y se llevan a cabo en aplicaciones en el futuro. Entre los hábitos mentales descritos y estudiados por Costa (2002) se tienen: Persistencia; Pensamiento flexible; Reflexión sobre el pensamiento (metacognición); Búsqueda de la precisión; Cuestionamiento y planteamiento de problemas; Aplicación del conocimiento del pasado a situaciones nuevas; Pensamiento y comunicación con claridad y precisión; Recabación de datos con todos los sentidos; Creación, imaginación, innovación; Reacción con asombro y admiración; Aceptación de riesgos responsables; Pensamiento interdependiente; y, Apertura al aprendizaje continuo. Los hábitos mentales pueden cultivarse, articularse, operativizarse, impartirse, fomentarse, modelarse y evaluarse. (Costa y Kallick, 2000). El trabajo de Gardner describe las capacidades únicas de cada individuo para procesar la información y representar el conocimiento. Los hábitos mentales describen la propensión, inclinación y deseo de emplear ciertas disposiciones al paso que la persona participa en ese procesamiento de información. Sternberg arguye que hay tres tipos de inteligencia: (a) Inteligencia analítica en la que se efectúan comparaciones, evaluaciones y determinaciones; (b) Inteligencia creativa que implica imaginación, diseño e invención, (c) Inteligencia práctica en la que predominan la utilización, la practicidad y la demostración. (Costa, 2002). David Perkins (1995) Considera que hay tres mecanismos importantes que subyacen a la inteligencia: (a) La inteligencia neural es el “equipo original, de diseño genéticamente determinado” que todos heredamos y que determina la velocidad y eficiencia de nuestro cerebro. La inteligencia neural no puede alterarse mucho. (b) La inteligencia experiencial es el conocimiento basado en el contexto que se va acumulando mediante la experiencia. Implica conocer la manera de funcionar en los ámbitos y contextos en que la persona se desenvuelve. Puede ampliarse la reserva de inteligencia experiencial de cualquier persona. La inteligencia reflexiva es el “uso apropiado de la mente; el despliegue hábil de nuestra facultad de pensamiento”. Implica la autoadministración, el automonitoreo y la automodificación. Perkins asemeja esta capacidad a un “programa mental” y afirma que puede y debe cultivarse. En el modelo de aprendizaje acumulativo de Gagné y Biggs (1979) se establece la necesaria diferenciación entre tres elementos que se consideran determinantes de la instrucción y del aprendizaje, a saber, los tipos de aprendizaje implicados en la tarea o contenido a aprender, los resultados o productos del aprendizaje que se espera y, finalmente, las condiciones del aprendizaje. Estrategias de Aprendizaje. Las estrategias y las tácticas se practican, se adquieren por la ejercitación y, por ello mismo, son susceptibles de ser objeto en sí mismas de un plan estratégico: entrenar a aprendices hasta lograr el dominio de determinadas tácticas y estrategias. Por tanto, generalmente se entiende que las estrategias son asequibles a la educación que puede -¿y debe?- planificar su adquisición.

Tanto táctica como estrategia, son cada una actividades que requieren del dominio de habilidades o destrezas que ha de poseer el aprendiz. Éstas también se adquieren por ejercitación pero están más vinculadas a la naturaleza del individuo. La diversidad de habilidades requeridas para la actividad intelectual hace difícil hacer generalizaciones, pero podemos decir que éstas se adquieren por la práctica y, una vez adquiridas, se automatizan por lo que no requieren conciencia, autoconocimiento o introspección para su dominio y uso. Son acción y se constituyen en acción cuando se les requiere. Sin embargo, lo propio de las estrategias no es ser acción sino plan hacia un fin. Este carácter propio hace depender las estrategias de motivos, planes y decisiones que ha de formular, precisamente a ese nivel, el aprendiz. Las estrategias sólo son tales dentro de un plan pero para ello se precisa de la conciencia de nuestras posibilidades y limitaciones en el ámbito de nuestro pensamiento y aprendizaje. Luego el primer paso es el de tomar conciencia de nuestra metacognición. Ser reflexivos sobre nuestros procesos de pensar y aprender. La teoría de los esquemas constituye en la actualidad una útil y eficaz representación de lo que sucede en los entresijos del pensar, resolver y decidir basada en la “metáfora de los ordenadores”: Funciones tales como las de ordenar, jerarquizar, agrupar el conocimiento y, además, realizar otras necesarias para la adquisición de nuevos conocimientos como son la codificación de la información (a través de diversos procesos de selección, abstracción, interpretación o integración) y la recuperación de la misma son hoy adecuadamente explicadas por la teoría de los esquemas. Sí es posible y útil el entrenamiento y aprendizaje mediante esquemas, bien sea espontáneo bien sea inducido, que mejora la capacidad de adquisición de conocimientos e incrementa el volumen de información ordenada disponible. Rumelhart y Norman (1978) proponen tres formas diferentes de aprendizaje por esquemas: (a) aprendizaje por agregación, (b) aprendizaje por reestructuración y (c) aprendizaje por ajuste. De otro lado, el modelo de Mayer, referido a los conocimientos básicos que intervienen en el proceso de resolución de problemas considera que la comprensión lectora se presenta como un elemento instrumental, con incidencia significativa en las restantes habilidades cognitivas que intervienen en el proceso de resolución de problemas. La habilidad para la ejecución algorítmica es la más desarrollada, presentándose las mayores dificultades en el reconocimiento de la naturaleza del problema, que le da significado y facilita la selección del plan de resolución, así como en la habilidad para organizar las estrategias que ordenan la secuencia de los pasos a seguir. Para el presente trabajo para efectos de establecer una estrategia de aprendizaje consideramos que (1) Una estructura se dice compleja si: a.- está formada por una o más unidades base acopladas, b.- posee estructura de encapsulamiento o embebimiento. (2) La complejidad podemos clasificarla, para los propósitos operativos del presente trabajo en: a.- contorno, b.- composición, c.- modulación, d.- ubicación, posición, localización. (3) Las tareas espaciales (relaciones espaciales) las podemos, similarmente, clasificar de acuerdo a su grado de complejidad, así pues tenemos tareas de grado uno o tareas de configuración o de construcción de contornos, tareas de composición y tareas de recursión, tareas de contraste y comparación, organización espacial (Boada Calbet, 2000).

BIBLIOGRAFIA DEL APARTADO ALBERT, MANUEL ESTEBAN.: Consideraciones sobre los procesos de comprender y aprender. Universidad de Murcia. BOADA CALBET, HUMBERT, Proyecto de investigación, Universidad de Barcelona, División IV. Facultad Psicología, Departamento Psicología. Fecha inicio 1997, fecha final 2000. COSTA ARTHUR, HÁBITOS MENTALES Y EL TALENTO, Junio 2002 COSTA, A. Descubriendo y explorando los hábitos de la mente. II Congreso Mundial para el Talento de la Niñez, Ciudad de México, Junio 2002. COSTA, A. y KALLICK, B. Habits of Mind: a developmental series. Virginia: Association for supervision and curriculum development, 2000 FEUERSTEIN, R. y KOZULIN, A. Nuevo enfoque de evaluación dinámica del potencial de aprendizaje. II Congreso para el Talento de la Niñez, Ciudad de México, Junio 2002. GAGNÉ Y BIGGS (1979). Modelo de aprendizaje acumulativo. GARDNER, H. La educación de la mente y el conocimiento de las disciplinas. Barcelona: Paidós, 2000. LEBEER, J. El nuevo enfoque de la neurociencia sobre la plasticidad cerebral y sus implicaciones en la enseñanza y el aprendizaje. II Congreso para el Talento de la Niñez, Ciudad de México, Junio 2002.

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by Enrique Araújoviedo on Nov 21, 2009

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