¿Qué diferencias hay entre un novato y un experto cuando reciben la misma información?

«Primero, construir una estrategia en un dominio determinado supone adquirir conocimiento conceptual −por ejemplo, el significado de variables algebraicas, o la relación que se establece entre variables en una función lineal−, así como conocimiento procedimental −por ejemplo, qué pasos aplicar para solucionar un problema−. Así, en nuestro ejemplo, entender una relación funcional entre variables «X» e «Y» es ir más allá de aplicar mecánicamente una función algebraica, dando valores a «X» para obtener valores de «Y» acordes con la función.

Ambos tipos de conocimiento, conceptual y procedimental, se influyen recíprocamente. Así, cuando se produce un avance conceptual significativo a lo largo de los estadios −por ejemplo, darse cuenta de que el incremento de una unidad en «X» provoca un incremento de la unidad correspondiente en «Y»−, se origina una mejora en el procedimiento de solución. De forma recíproca, cuando los estudiantes avanzaban procedimentalmente −por ejemplo, pasaban de comparar un resultado en una variable «X» con el resultado final, a comparar cómo el resultado en «X» afectaba a «Y», y los cambios en «X» e «Y» afectaban al resultado final−, entonces se producía un avance conceptual. (…)

El hecho de que los estudiantes tuvieran que verbalizar lo que hacían y que el tutor ayudara al estudiante a reflexionar sobre lo que hacían y decían parece un elemento crucial en el avance estratégico. (…)

El aprendizaje de una estrategia se produce inicialmente de manera lenta mediante práctica y reflexión. En esos momentos hay avances conceptuales y procedimentales, tales como los que acabamos de explicar. Tras este aprendizaje inicial, progresar en el dominio de una habilidad requiere práctica abundante. Más aún, cuando se practica extensamente una habilidad con cientos o miles de horas de práctica se producen unos cambios cognitivos importantes. Esos cambios constituyen el paso de novatos, o aprendices iniciales, a expertos. El resultado final es lo que se conoce como conocimiento experto. Este cambio de novato a experto ocurre en cualquier habilidad, sean habilidades relativamente específicas, tales como solucionar problemas de ecuaciones, o más generales, tales como navegar por internet, escribir con coherencia, precisión y elegancia, o hablar en público con claridad y amenidad. Es decir, dado que aprender una habilidad requiere aprender a solucionar problemas o actuar eficazmente en un ámbito determinado, se puede afirmar, en términos generales, que cuanto más se practique, mayor es la probabilidad de alcanzar un alto nivel en esa habilidad, si bien matizaremos esta afirmación al final de esta sección. Un experto, por tanto, es alguien que ha alcanzado un buen dominio en las habilidades específicas de un campo o dominio determinado. En esta sección abordamos tres cuestiones, a saber, los cambios que se producen con el paso de novato a experto, los que se producen cuando se alcanza el nivel experto en una habilidad y el tipo de práctica realmente efectiva para alcanzar ese nivel.

El paso de novato a experto se puede dividir grosso modo en tres estadios −Anderson, 2015− El primero se denomina estadio cognitivo, En este estadio se desarrolla un conocimiento declarativo −por ejemplo, verbal− de las acciones que definen la habilidad. Por ejemplo, en el caso de navegar por internet, algunas de estas acciones serian generar términos de búsqueda, seleccionar los más adecuados, valorar la pertinencia del resultado de la búsqueda con diversos criterios −por ejemplo, pertinencia, relevancia, tamaño, etc.− y otras similares. Frecuentemente, un tutor personal −por ejemplo, un profesor− o virtual proporciona ese conocimiento, el cual es almacenado en la memoria a largo plazo como instrucciones verbales para, posteriormente, ser recuperado en los momentos iniciales de la ejecución de la habilidad. A continuación, entramos en el estadio asociativo. En este estadio ocurren dos fenómenos principales. Primero, los errores en la ejecución de la habilidad se van detectando y eliminando gradualmente. Segundo, se fortalece la conexión entre los elementos requeridos para una ejecución con éxito. El resultado en este estadio es aprender un procedimiento exitoso para ejecutar tareas representativas de la habilidad, aunque el conocimiento procedimental no reemplaza completamente al conocimiento declarativo. Así, normalmente las dos formas de conocimiento coexisten, aunque el conocimiento procedimental es el que gobierna la ejecución de la actividad. En último lugar entramos en el estadio autónomo. En esta fase, el procedimiento está cada vez más automatizado y se ejecuta con mayor rapidez. Habilidades complejas como conducir un coche o leer se desarrollan en la dirección de ser cada vez más automáticos y requerir cada vez menos recursos cognitivos. Otras habilidades como las que mencionamos al comienzo de la sección −por ejemplo, navegar por internet o escribir con coherencia, precisión y elegancia− no llegan a automatizarse. Estas habilidades requieren siempre la aplicación consciente de estrategias especificas −por ejemplo, planificar la información que se necesita buscar, o evaluar la pertinencia de la información que se va a buscar o plasmar en el escrito−, si bien hay componentes de la habilidad −por ejemplo, leer o escribir palabras− que se automatizan, liberando recursos cognitivos para las estrategias de alto nivel −por ejemplo, planificar o evaluar−. En todo caso, aun en estas habilidades que requieren componentes de alto nivel, en el estadio autónomo hay un avance notable en la rapidez y calidad con que se ejecuta la habilidad. 

El progreso a través de estos tres estadios ha sido ampliamente estudiado en psicología en habilidades muy automatizables, como la lectura y, menos automatizables como la resolución de problemas de geometría y otros problemas matemáticos. El progreso sigue una curva exponencial típica, de forma que el tiempo empleado en ejecutar tareas representativas de una habilidad disminuye rápidamente durante los momentos iniciales de práctica, siendo las ganancias posteriores mucho más lentas y menores. Piense el lector, por ejemplo, en el progreso de los niños cuando comienzan a leer. Una vez que conocen las letras y han empezado a leer algunas palabras, en los primeros días, el tiempo requerido para leer una palabra puede ser de varios segundos, para reducirse en poco tiempo a muy pocos segundos, y más tarde ser inferior a un segundo. Reducir en fracciones de segundo el tiempo de lectura por palabra cuesta meses e incluso años. 

¿Qué cambios se producen cuando se alcanza el nivel experto en una habilidad, es decir, cuando se domina su ejecución? El primer cambio se conoce como procedimentalización, es decir, pasar de conocimiento verbal o declarativo, completamente explícito, a conocimiento procedimental en una parte o la totalidad del procedimiento se realiza de manera rutinaria. Eso conlleva incrementar la velocidad de ejecución de las tareas, disminuir la necesidad de recuperar de la memoria pasos aislados de ejecución de la tarea, así como la reducción de estos de forma que pequeños pasos se agrupan en pasos más grandes −por ejemplo, abrir el navegador, pensar los términos de búsqueda, seleccionar los más relevantes, escribirlos y examinar una a una las salidas, se pueden agrupar en acceder a las fuentes relevantes−. Nótese cómo la procedimentalización reduce considerablemente la sobrecarga de memoria operativa, lo que explica tanto el incremento de velocidad como la disminución de errores. Véase la obra de K. Kotovsky y Cía. «¿Por qué los problemas son tan difíciles?» (1985). El segundo cambio consiste en el aprendizaje de tácticas específicas para realizar tareas representativas de la habilidad. Por ejemplo, se aprenden tácticas específicas para solucionar problemas matemáticos como el mencionado en la sección 1.2 −por ejemplo, hallar la longitud de los lados de un rectángulo dado el perímetro y la magnitud relativa de los lados−. Es decir, se aprenden secuencias de acciones específicas para solucionar tipos específicos de problemas. El aprendizaje progresa de tácticas a estrategias, es decir, se aprenden métodos o procedimientos específicos para solucionar conjuntos amplios de problemas de un dominio, los cuales tienen una estructura general similar, aunque más abstracta. Por ejemplo, se aprenden estrategias específicas de solución de problemas de ecuaciones. Las estrategias que se aprenden son muy dependientes del contenido y tipo de problemas. Por ejemplo, se han comparado, las estrategias para solucionar problemas de física y de programación. Mientras en programación no hay búsqueda hacia atrás, es decir, partir del estado final y analizar los estados intermedios previos, en la solución de problemas de física si se observa la utilización de esta estrategia. Véase la obra de J. R. Anderson: «Psicología cognitiva y sus implicaciones» (2015).

El tercer cambio se refiere a la representación de los problemas que construyen los expertos. Cuando se plantean problemas, los expertos perciben inmediatamente patrones de datos relacionados con el proceso de solución, mientras los novatos no son capaces de percibirlos. Estos patrones significativos de datos llevan aparejados el proceso de solución, lo que no ocurre en el caso de los novatos. Hay numerosos estudios que confirman este cambio. Por ejemplo, en un estudio clásico de Chase y Simon en su obra «Percepción en ajedrez» (1973) presentaron durante breves segundos imágenes que representaban jugadas clásicas del ajedrez a jugadores novatos, avanzados y maestros. Tras cada presentación, los jugadores tenían que reproducir en un tablero las posiciones que habían visualizado. Los investigadores observaron que los expertos colocaban grupos de piezas que representaban jugadas clásicas del ajedrez, en lugar de colocar piezas individuales. Parece que los jugadores maestros habían aprendido conjuntos de información que podían reconocer rápidamente como patrones en el tablero de ajedrez. Sin embargo, cuando las imágenes representaban posiciones aleatorias de las piezas, no había diferencias dependiendo del dominio en el juego. Es decir, no se trata de una capacidad de memorización general siquiera para elementos superficialmente próximos al juego −por ejemplo, piezas de ajedrez−, sino de una capacidad de percibir conjuntos significativos de datos −por ejemplo, jugadas típicas de ajedrez−. Otro estudio también clásico en el ámbito de la física completa esta perspectiva. Chi, Feltovich y Glaser en su obra «Autoexplicaciones» (1981) presentaron problemas de física a expertos y novatos pidiéndoles que los clasificaran de la forma que estimaran conveniente y justificaran su clasificación. Desde un punto de vista superficial, había problemas de objetos desplazándose por planos inclinados, mientras en otros aparecían objetos que estiraban de muelles. Los novatos tendían a clasificar los problemas con arreglo a estas características superficiales y daban explicaciones basadas en las mismas −por ejemplo, todos estos problemas tienen que ver con objetos desplazándose por un plano inclinado−. Sin embargo, los expertos clasificaban los problemas según el principio físico de solución, independientemente de sus características superficiales, y daban las justificaciones correspondientes −por ejemplo, estos problemas pueden resolverse con consideraciones sobre la energía; si no aplicas el principio de conservación de la energía, estás perdido−. Como se puede ver, la representación de los problemas incluye no solamente patrones organizados de datos, sino además los operadores −específicos de dominio en este caso− que conducen a la solución. Se han encontrado resultados similares en muchos otros ámbitos de conocimiento tales como la historia, la programación, la electrónica o la enseñanza. Véase la obra del National Research Council: «Cómo la gente aprende. Cerebro, mente, experiencia y escuela» (2000).

Al comienzo de la sección decíamos que, a mayor práctica, mayor probabilidad de alcanzar un nivel experto en esa habilidad. Está documentado que llegar a ser un experto requiere miles de horas de práctica, tal como indican estudios en diversos dominios como la música, las matemáticas o el deporte. De hecho, según Ericsson, Krampe y Tesch-Römer, la mayor parte del éxito de los expertos de muy alto nivel se debe a la práctica más que al talento natural. Sin embargo, no cualquier práctica conduce al nivel de experto. Lo que es crítico, de acuerdo con lo que estos autores llaman práctica deliberada. En ella, los aprendices están motivados para aprender y no solo para practicar, reciben retroalimentación sobre su ejecución; monitorizan cuidadosamente la calidad de su ejecución y en qué aspectos están fallando, focalizándose en eliminar estos puntos de discrepancia entre el resultado obtenido y el pretendido. Por tanto, es la práctica deliberada la que conduce a ser experto, pero no la mera práctica de una habilidad. Véase la obra de K. A. Ericsson y Cía.: «El rol de la práctica deliberada en la adquisición del desempeño experto» (1993). (…)

Para finalizar este apartado haremos referencia a la importancia de facilitar la automatización de las subhabilidades implicadas en las habilidades complejas propias de nuestras materias. Estudios tradicionales en psicología han analizado las diferencias entre expertos y novatos en numerosas áreas «semánticamente ricas» como pueden ser las matemáticas, la física o las ciencias sociales, constatando que los novatos cometen más errores y tardan mucho más tiempo en resolver las actividades y problemas planteados. Las diferencias entre expertos y novatos en sus niveles de ejecución residen en parte en las diferencias cuantitativas entre sus conocimientos -los expertos disponen de conocimientos más amplios- pero, sobre todo, en la calidad de esos conocimientos -los expertos disponen de estructuras de conocimiento más organizadas, disfrutando de representaciones mentales de los problemas mucho más elaboradas que facilitan un rápido acceso a las vías de solución −que son resultado de la práctica acumulada−.

De este modo, las diferencias entre expertos y novatos en un ámbito han sido interpretadas en términos del nivel de automatización de las habilidades implicadas en la resolución de las tareas del mismo. Así, al llevarlo a las aulas, cuando observamos a nuestros estudiantes intentar resolver una tarea novedosa −por ejemplo, resolver ecuaciones de primer grado−, comprobaremos que su ejecución es lenta e insegura, que está plagada de errores les exige un elevado esfuerzo cognitivo centrado en recordar la secuencia de pasos implicados y cómo desarrollar cada uno de ellos. Este esfuerzo de carácter consciente, puede constatarse a través de las verbalizaciones que van efectuando a medida que intentan resolver una ecuación paso a paso −«primero eliminaré los paréntesis efectuando las multiplicaciones y asegurándome de que pongo los signos correctamente, después eliminaré los denominadores calculando el mínimo común múltiplo, ahora agruparé las incógnitas en un lado de la ecuación y los valores numéricos en el otro, después efectuaré las operaciones oportunas y, por último, obtendré el valor de la «X»−. Dado que nuestra capacidad de procesamiento es limitada y que, por tanto, resulta imposible que inicialmente el estudiante atienda simultáneamente a toda la información a considerar para resolver la ecuación, resultará necesario promover la automatización de las subhabilidades implicadas en la resolución de estas, facilitando que los estudiantes puedan dirigir su atención y sus esfuerzos hacia actividades cognitivas de nivel superior.

De otro modo, la adquisición de habilidades intelectuales progresa de una costosa ejecución consciente paso a paso inicial a una ejecución automatizada que no requiere gasto atencional alguno en la que hemos condensado los distintos pasos implicados en unidades de información más globales. Así, a medida que vamos adquiriendo pericia en el desarrollo de una tarea a través de la realización de las prácticas correspondientes, vamos liberando espacio de nuestra memoria de trabajo y podemos ir centrando nuestra atención en habilidades cognitivas superiores. Y ello es consecuencia de que las subhabilidades componentes van requiriendo menor gasto atencional hasta llegar a aplicar automáticamente y de que vamos agrupando los pasos implicados en bloques más amplios de conocimiento, permitiéndonos atender y resolver simultáneamente varios de ellos. Ganamos en rapidez, seguridad y precisión y, al mismo tiempo, podemos centrar nuestra atención en procesos más complejos, como pueden ser la comprensión de los problemas, la planificación de su resolución o la comprobación de la solución adoptada». (Eduardo Vidal-Abarca, Rafael García Ros y Francisco Pérez González; Aprendizaje y desarrollo de la personalidad, 2021)