Enfoques teóricos actuales en el estudio del desarrollo

Las teorías simbólicas del procesamiento de información

Origen y conceptos básicos

En los años 30 Turing propuso una maquina que denominó “Máquina de Turing”1 que se convirtió en el modelo básico de los ordenadores. Turing consideraba a la mente humana como un dispositivo computacional. Solo consideraba los rasgos funcionales, lógicos de la estructura del cerebro y no su base fisiológica.

En los años 50 se encuentra el antecedente directo de los modelos conexionistas (modelos lógicos llamados “redes neuronales”). Poseían las mismas propiedades computacionales que la Máquina de Turing.

La revolución cognitiva y el nuevo enfoque del procesamiento de información suponían una ruptura con el conductismo (aunque mantenían una cierta continuidad). A finales de los años 50, los primeros estudios de la psicología cognitiva, pusieron de manifiesto 2 características interrelacionadas del sistema humano de procesamiento de información: carácter limitado y estratégico.

El enfoque computacional concibe al ser humano como un sistema cognitivo, específico, con limitaciones y características peculiares, que es capaz de codificar, almacenar y recuperar información. La información que proviene del medio es transformada. La actuación de los seres humanos no es una reacción a los estímulos de la realidad, sino que surge de las representaciones que construimos y es fruto de la manipulación de las mismas.

Simon y Newell mostraron que la inteligencia humana podía ser estudiada desde una perspectiva funcional y no fisiológica, mediante el análisis de los heurísticos (son lo contrario de algoritmo)2 o estrategias3 que usan los sujetos en la resolución de problemas. Para ello usaron la simulación computacional.

Concepto de Estadio según Simon: el concepto de estadio implica que nos enfrentemos con un sistema dinámico que experimenta cambios regulares a través del tiempo. La teoría de la transición de un estadio al siguiente tendría 2 partes:

1. un programa para describir la actuación en un estadio particular

2. un programa de aprendizaje que gobierne la transición de un estadio a otro.

El enfoque computacional plantea desde sus inicios la importancia de la formulación de las teorías en forma de modelos computacionales que permitan simular la actuación de los sujetos.

Simulación computacional: elaboración de modelos formales precisos acerca de un determinado fenómenos en estudio, para poder implementarse con un programa de ordenador. Objetivo: representar las características esenciales del fenómeno y estudiar su comportamiento bajo distintas condiciones simuladas a través del programa computacional.

Los Sistemas de Producciones

Klahr ha postulado una estructura cognoscitiva caracterizada mediante un formalismo propuesto por Newell y Simon que son los sistemas de producciones.

La estructura cognitiva básica no cambia con la edad, sino que se producen únicamente cambios cuantitativos que se explican mediante la capacidad de automodificación del propio sistema.

Una producción es una regla condición-acción: a partir del cumplimiento de una determinada condición establece la realización de una acción determinada. Un sistema de producciones actúa mediante el ciclo reconocer-actuar:

• Mediante el reconocimiento: se comparan las condiciones de las producciones con el estado vigente de conocimiento del sistema, si se cumplen todos los elementos de la condición de una producción, entonces se enciende la producción y se produce la acción prevista

• Mediante la acción: se puede modificar el estado de conocimiento del sistema añadiendo, eliminando o cambiando los elementos existentes. Las acciones pueden ser interacciones perceptivas o motoras con el ambiente.

Regla de producción: formalismo computacional que sirve para dar cuenta del estado de conocimiento de un sistema. Son reglas condición-acción que pueden automodificarse para dar cuenta el desarrollo.

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Descripción y resultados evolutivos en la tarea de la balanza:

Tarea de la Balanza: en esta tarea los niños tienen que predecir el comportamiento de la balanza en función de los pesos que se colocan en cada brazo y la distancia a la que están colocados del punto de apoyo. Inhelder y Piaget utilizaron esta tarea para comprobar los cambios que se producen en el pensamiento infantil entre los 5 y 15 años; desde el pensamiento preoperatorio, pasando por el pensamiento preoperatorio concreto, hasta el periodo de las operaciones formales. Según la teoría Piagetiana, los niños de 5 años muestran un conocimiento rudimentario del problema, siendo capaces de lograr el equilibrio de la balanza, en forma no sistemática, mediante la colocación de pesos iguales en ambos lados de la balanza; a los 10 años, en el periodo preoperatorio concreto, buscan ya el equilibrio igualando dos pesos desiguales mediante su colocación a diferentes distancias del fulcro o punto de apoyo; a los 12 años, en el inicio ya del estadio formal, los niños descubren la ley de la balanza a través del cálculo del producto de los pesos por las distancias. Propusieron cuatro modelos diferentes:

• Modelo I: los niños basan sus juicios en el número de pesos a cada lado del fulcro. Si es el mismo en los dos lados los niños dirán que la balanza se equilibrará; si el número de pesos no es el mismo dirán que el lado con más peso bajará.

• Modelo II: los niños realizan sus juicios basándose en el número de pesos si este es distinto en cada lado, pero si el número de pesos es igual, tendrán en cuenta las distancias de los pesos al fulcro.

• Modelo III: los niños juzgan siempre el número de pesos y la distancia al fulcro. Responderán correctamente con consistencia cuando los pesos, las distancias o ambos son iguales a los dos lados del fulcro. Sin embargo, en las situaciones en las que uno de los lados tiene más peso y el peso al otro lado está situado a mayor distancia del fulcro, los niños responderán al azar.

• Modelo IV: los niños que utilizan este modelo siempre toman en cuenta ambas dimensiones (peso y distancia), utilizan la fórmula de la suma de los productos cruzados cuando uno de los lados tiene más peso y el otro más distancia: por tanto, resolverán todos los tipos de problemas correctamente.

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Klahr propone un sistema de producción que simula el desarrollo siguiendo la propuesta de Simon  en cada momento evolutivo concreto, correspondiente a cada uno de los modelos anteriores, existe un conjunto de producciones que describen la actuación en ese estadio. También existen mecanismos automodificadores que permiten el paso de un estadio a otro.

Para Klahr el sistema de producción aprende y se desarrolla adquiriendo nuevas producciones mediante la automodificación a partir de un conjunto de producciones innata. Para conseguir la automodificación el mecanismo cuenta con un sistema general de detección de regularidades y una serie de mecanismos concretos de automodificación.

Mecanismo general: es un sistema de memoria que contiene un registro secuencial de la actividad del sistema con el ambiente, quedando las regularidades registradas y almacenadas en él. La automodificación tiene lugar mediante las regularidades detectadas al sistema de producciones. El mecanismo general actúa de forma semejante a la abstracción reflexiva piagetiana. Es una mecanización de la misma.

Este sistema cuenta con una serie de mecanismos específicos:

Resolución de conflicto: el sistema enciende aquella producción que satisfaga más elementos de su condición y aquella que sea más fuerte. Aquella que haya demostrado un funcionamiento adecuado.

Generalización: sistema a partir de una producción dada. Crea una producción que es más general que la producción originaria, aunque mantiene constante la parte de la acción.

Discriminación: mecanismo inverso a la generalización. Permite al sistema de análisis añadir más elementos en la condición de una producción, hacerla más específica.

Mecanismo de composición: permite al sistema eliminar algunas composiciones, creando nuevas producciones compuestas.

La concepción de estructura que surge de los sistemas de producciones es una concepción basada en estructuras particulares de dominios específicos en la que no cabe una visión estructural más general, en términos de estadios, como las defendidas por las teorías de Piaget y Vygotski.

Las teorías neo-piagetianas

Rasgos que comparten las teorías neopiagetianas con la de Piaget:

• Su concepción constructivista del desarrollo: el sujeto es el que construye activamente su propia comprensión del mundo que le rodea.

• Su defensa de que el desarrollo cognitivo muestra un patrón general común a diferentes campos o dominios.

• Consideran que el desarrollo cognitivo se produce a través de una serie de estadios a través de una secuencia jerárquica de estructuras mentales.

Se diferencian en:

• Para Piaget este patrón general puede ser caracterizado mediante la existencia de cambios estructurales y estadios diferentes.

• Las teorías piagetianas no sostienen la existencia de estadios o cambios cualitativos en el desarrollo.

• Para Piaget la estructura totalizadora que supone cada estadio puede y debe caracterizarse en términos lógicos.

• Los neopiagetianos prefieren hacer propuestas basadas en el marco conceptual de la psicología computacional del procesamiento de información.

Las teorías de Piaget y las teorías piagetianas de Pascual-Leone, Case, Halford y Fischer postulan la existencia de un estadio o nivel sensoriomotor, aunque Halford sostiene que las primeras correspondencias (nivel de las correspondencias) de elementos empiezan al final del primer año y Fischer habla de un escalón reflejo previo.

Las diversas teorías postulan la existencia de un nivel preoperacional usando diferentes denominaciones. Solo la Teoría de Pascual-Leone a partir de este nivel (preoperatorio) sustituye el concepto de estadio a una concepción basada en un incremento cuantitativo de los recursos cognitivos o capacidad mental.

El nivel operatorio concreto aparece también en las teorías de Case y Halford: Case lo denomina operaciones dimensionales y Halford nivel de las correspondencias de los sistemas.

El nivel de las operaciones formales se corresponde con las operaciones victoréales de Case, las correspondencias multi-sistemas de Halford y el escalón abstracto de Fischer.

La Teoría de Pascual-Leone

La teoría de los operadores constructivos de Pascual-Leone constituye la primera d las formulaciones neopiagetianas. Trata de integrar la perspectiva constructivista y el concepto de estructura de origen piagetiano, con el uso de herramientas conceptuales del enfoque de los procesos de procesamiento de información.

Parte del concepto de esquema que lo considera (al igual que Piaget) como la unidad psicológica básica que posee el sujeto y que media su interacción con el mundo. Éstos actúan en diferentes ámbitos y existen esquemas perceptivos, motores, afectivos y cognitivos. Para definir este concepto usa las categorías propias del enfoque computacional.

Un esquema contiene 2 componentes básicos:

• Un componente desencadenante constituido por el conjunto de características o condiciones que producen la activación del esquema.

• Un componente efector que especifica el conjunto de acciones (internas o conductuales) a realizar.

Estos esquemas pueden ser activados siempre que se den las condiciones desencadenantes y permiten así construir una representación del medio o realizar acciones externas o interiorizadas (operaciones). Este conjunto de esquemas que son activados constituyen el campo de activación.

No todos los esquemas que son activados se aplican realmente en una situación determinada produciendo una acción del sujeto, solo lo hacen aquellos que poseen una mayor fuerza asimiladora o peso de activación, que viene determinada por ciertos factores llamados operadores constructivos.

Los activadores de esquemas u operadores constructivos son factores organísmicos latentes y ocultos que aumentan la fuerza o peso de activación de los esquemas y tienen una base neurofisiológica.

Entre los operadores constructivos se encuentra la energía mental o espacio mental M4 que se refiere a la capacidad atencional que usa el sujeto y que determinará el número de esquemas que se podrán aplicar en un momento determinado.

El espacio mental M se corresponde con la memoria operativa5 que postulan las teorías del PI (procesamiento de la información) y según Pascual-Leone es el responsable de los cambios que se producen entre unos estadios y otros ya que aumenta con la edad.

El poder máximo de M está constituido por una constante e y una variable evolutiva que aumenta con la edad, fruto de la maduración del sistema nervioso:

• Constante e: capacidad mental desarrollada en el periodo sensoriomotor, necesaria para almacenar las instrucciones de la tarea y desarrollar una estrategia o esquema ejecutivo que permita resolver dicha tarea.

• Variable evolutiva: aumenta de uno a siete entre los 3-4 años y los 15-16, indicándonos el número de esquemas o unidades de información que el sujeto puede manejar simultáneamente.

La transición entre los estadios queda reducida a un proceso de cambio cuantitativo en la capacidad mental de los sujetos y es este aumento cuantitativo (rasgos importante de la teoría de Pascual-leone) el que permitiría explicar los desfases en tareas como la conservación de la materia, donde se logra a partir de los 7 años, la del peso a los 9 y la del volumen a partir de los 11.

La Teoría de Case

Tiene notables influencias de la teoría de Piaget y de la de Pascual-Leone.

Según Case los niveles o estadios en el desarrollo cognitivo están caracterizados por un tipo de operaciones intelectuales básicas, integradas jerárquicamente, que se construyen sobre las operaciones del nivel anterior.

Estas operaciones intelectuales pueden representarse como estrategias o estructuras ejecutivas de control con componente desencadenantes y resultantes, diferentes en cada estadio.

El concepto de estructuras ejecutivas sustituye al concepto de esquema de Pascual-Leone pero manteniendo las semejanzas. En cada estadio existe un conjunto de estrategias o estructuras ejecutivas de control específicas que se refieren a tareas y dominios diferentes y están ensambladas independientemente unas de otras.

Case elige un conjunto de estrategias de control ejecutivo para caracterizar la estructura totalizadora propia de cada estadio, lo que le permite explicar los desfases horizontales del tipo existente con las conservaciones.

En cuanto a la estructuración vertical (proceso de transición de un estadio a otro), propone la existencia de determinado cambios en el almacén a corto plazo o memoria operativa. Para él el espacio total de almacenamiento (ETP) no aumenta con la edad. El ETP está formado por el espacio dedicado a las operaciones (EOP) y el espacio disponible en el almacén a corto plazo (ACP) según la siguiente fórmula:

ETP = EOP + ACP

Lo que aumenta con la edad es la práctica y la eficacia con la que realiza las operaciones el sujeto quedando libres así más recursos cognitivos. El aumento de la eficacia operacional produce una disminución en el EOP que permite un aumento en el ACP.

En cada uno de los estadios el niño mejora su eficacia operativa por la práctica específica en la operación que se trate y a factores madurativos y de experiencia general.

La propuesta de Case incluye cambios estructurales específicos pero sin el carácter totalizador y radical de los propuestos por Piaget.

La Teoría de Halford

Comparte con la teoría de Case y de Pascual-Leone la importancia que dan al incremento con la edad en la capacidad de la memoria operativa de los sujetos.

Halford propone la existencia de 4 estadios diferentes en el desarrollo, caracterizados por la capacidad que adquieren los niños en cada uno de ellos de realizar diversos tipos de operaciones mentales llamadas correspondencias. Toma el concepto de “correspondencias de estructuras” donde:

• Estructura es un conjunto de relaciones o funciones entre los elementos

• Correspondencia entre estructuras hace referencia a una regla para asignar elementos de una estructura a elementos de otra, de forma que cualquier función o relación entre los elementos de la primera estructura será asignada también a funciones o relaciones correspondientes en la segunda estructura.

Las correspondencias entre estructuras caracterizan las actividades mentales de los niños a lo largo del desarrollo y subyacen a la comprensión que realizan de los conceptos.

A partir del primer año, el niño es capaz de correspondencias de elementos como las que proporcionan las imágenes y las palabras.

A partir de los dos años, el niño es capaz ya de correspondencias relacionales que implican 2 elementos y es la similaridad de las relaciones existentes entre los elementos la que proporciona la correspondencia.

A partir de los 5 años, surgen en el desarrollo las correspondencias de sistemas e implican que tanto los elementos como las relaciones del primer sistema o estructura deben ser proyectados en el segundo.

A partir de los 11 años, el niño es capaz de correspondencias multi-sistemas más complejas que implican una capacidad cognitiva de procesamiento superior, de 4 elementos y su aplicación le permitirá resolver con éxito las tareas de razonamiento deductivo y comprobación de hipótesis.

Según Halford el desarrollo intelectual a través de 4 estadios depende del necesario incremento en la capacidad de procesamiento que estas operaciones requieren. Esta capacidad de procesamiento no se incrementa de forma abrupta, sino gradual y paulatinamente y es fruto más de la propia maduración del SN que del aumento en la eficacia operacional.

La teoría de Halford está más cerca de la posición de Pascual-Leone que de la de Case.

La Teoría de Fischer

Propone la existencia de 4 estadios o escalones en el desarrollo de las destrezas cognitivas. El concepto de destreza lo define como una habilidad que muestra cierta capacidad de generalización entre tareas y cierta especificidad para un determinado tipo de tarea. La teoría de las destrezas trata de dar cuenta de la variabilidad en el desarrollo.

El desarrollo de las destrezas surge de la interacción del sujeto con la tarea en un contexto determinado y es altamente dependiente del mismo, ya que es a partir de la experiencia concreta de los sujetos con cada tarea como las destrezas se van complicando progresivamente incluyendo nuevos pasos o elementos en su estructura.

Existe un proceso de generalización de las destrezas entre los diferentes campos y tareas que hace que aparezcan esas regularidades que se llaman escalones. Los 4 escalones en el desarrollo son: reflejo, sensoriomotor, representacional y abstracto que están caracterizados por el tipo de destrezas que posee el sujeto que son: reflejos, acciones, representaciones y abstracciones.

En los primeros 4 meses de vida solo los reflejos están a disposición del recién nacido.

En el escalón sensoriomotor, son capaces ya de acciones adquiridas cuyo progresivo control, coordinación y organización les permitirá alcanzar las posibilidades intelectuales mostradas por los estudios piagetianos.

En el escalón representacional (2 años) el niño tiene ya a su disposición destrezas representacionales que les permitirá comprender adecuadamente las propiedades lógicas de los objetos.

En el escalón abstracto (entre los 10 y 12 años) serán ya capaces de pensar independientemente de las características de los objetos por la adquisición de unas destrezas abstractas cuyo nivel óptimo no se adquirirá hasta los 25-30.

Cada uno de estos escalones sufre un proceso gradual de cambio que se manifiesta en la existencia de varios niveles intermedios. El cambio que se produce en el último nivel dentro de un escalón y que da cuenta del cambio de estadio o escalón no es gradual sino abrupto.

Lo más importante de la Teoría de Fischer es su intento de explicación conjunta de la variabilidad y la estabilidad en la conducta infantil basándose en los modelos de sistemas evolutivos dinámicos.

El conexionismo y los sistemas dinámicos

El conexionismo

Tanto los modelos computacionales clásicos como los modelos conexionistas son herederos directos de la tesis de Turing6.

Una red conexionista está formada por un conjunto de unidades que actúan como neuronas abstractas y que poseen la misma capacidad computacional que la máquina de Turing.

Los modelos conexionistas pueden dar cuenta de la capacidad computacional de la cognición humana.

Características de los Modelos Conexionistas

Los modelos conexionistas comparten 4 principios:

1. La operación computacional básica de una red conexionista implica a una neurona que transmite información relativa a la suma de señales recibidas de otras neuronas

2. El aprendizaje cambia la fuerza de las conexiones entre neuronas y de esta forma la influencia que unas tienen sobre otras.

3. Los procesos cognitivos implican que la computación está ejecutada en paralelo por una gran cantidad de neuronas.

4. La información está distribuida a través de muchas neuronas y muchas conexiones que configuran redes neuronales.

Elementos de un modelo conexionista:

1. Un conjunto de unidades de procesamiento

2. Un estado de activación

3. Una función de salida para cada una de las unidades

4. Un patrón de conexión entre las unidades

5. Una regla de propagación para propagar la activación a través de la red de conexiones

6. Una regla de activación que calcule nuevos niveles de activación

7. Una regla de aprendizaje para modificar los patrones de conexión entre las unidades como resultado de la experiencia

8. Un ambiente dentro del que debe operar el sistema

Una característica principal de los modelos conexionistas proviene de su concepción de la representación como un fenómeno en permanente cambio, ajustándose a los más pequeños cambios en el estímulo lo que permite dar cuenta de las sutilezas y complejidades de la relación entre el sujeto y el medio.

El aprendizaje en términos conexionistas consiste en el logro a partir de la entrada sensorial de la adecuada fuerza de conexión entre las unidades.

Hebb propuso una regla de aprendizaje de tipo cualitativo por la que la fuerza de conexión entre 2 unidades aumentaba cuando ambas unidades actuaban conjuntamente.

Una versión cuantitativa de la regla de Hebb es el modelo sobre el aprendizaje de las reglas morfológicas de los tiempos pasados: este modelo usa una red conexionista simple con 2 conjuntos de unidades (de entrada y de salida) y con un mecanismo de aprendizaje.

Un mecanismo de aprendizaje más potente es el mecanismo de retro-propagación del error7 o propagación hacia atrás que implica la actuación de unidades ocultas.

El modelo de la propagación hacia atrás es una red multiestrato que incluye los estratos de salida y entrada y un tercer estrato con un número fijo de unidades ocultad que permiten construir una representación interna distribuida.

El procedimiento de aprendizaje que usa la retro-propagación se denomina regla delta generalizada que permite ajustar los pesos de las conexiones en la red al estimar la discrepancia entre la salida real que produce el modelo y la salida esperad proporcionada por el medio.

La idea clave de este procesamiento es que actúa hacia atrás. Este mecanismo de aprendizaje muestra una gran potencia ya que se puede enfrentar a casi cualquier tipo de tarea de aprendizaje.

Simulación conexionista de los estadios evolutivos

La idea clave en la simulación de los estadios evolutivos es que estos cambios podrían afectar no solo a la dinámica de las representaciones sino también a la dinámica de los propios mecanismos de aprendizaje (la potencia o capacidad de un dispositivo para aprender).

McClelland abordó la simulación de la clásica tarea de la balanza con una red multicapa con retro-propagación  La arquitectura era fija y se prefijó un grupo de unidades para recibir la información sobre el peso y otras para recibir la información sobre la distancia. El progreso va de una fase inicial en la que el sujeto selecciona o codifica la dimensión más saliente (el peso) sin considerar en absoluto la otra dimensión (la distancia) hasta sucesivas etapas en las que ambas dimensiones van siendo consideradas en la solución de la tarea.

Criticas:

• Si las dimensiones peso y distancia estaban prefijadas y la arquitectura era fija, entonces los cambios eran sol cambios cuantitativos.

• A pesar de la potencia lógica de la red, ésta no conseguí un ajuste óptimo con las conductas exhibidas por los sujetos.

La respuesta de los modelos conexionistas a estos 2 tipos de críticas son las redes constructivistas que proponen los algoritmos generativos que permiten dar cuenta de la existencia de cambios cualitativos.

Cuando los esquemas previos resultan insuficientes para producir una respuesta adecuada, el algoritmo generativo permite añadir nuevas estructuras incorporando unidades ocultas lo que cambia el poder representacional de la red y permite construir un nuevo dispositivo más competente.

La característica más significativa de las redes constructivistas es que permiten la adición de estructura, de nuevas unidades. Estas adiciones se realizan ajustándose con las demandas del ambiente, no al azar. La red contiene un mecanismo que le permite añadir nuevas unidades ocultas para enfrentarse a las demandas cambiantes y cada vez más exigentes del medio.

Estas redes aportan una medida cuantitativa del progresivo incremento del poder computacional del sistema de procesamiento: el número de unidades ocultas.

El progresivo incremento puede ser el resultado tanto de factores ambientales como de procesos madurativos que interactuarían en el proceso de desarrollo.

La perspectiva de los sistemas evolutivos dinámicos

Estabilidad y cambio en los sistemas dinámicos

Desde la perspectiva dinámica no solo se reconoce la importancia de la variabilidad inter e intra-individual sino que la convierten en el objetivo central de su análisis, considerándola como expresión del auténtico curso del desarrollo, generalmente complejo y no lineal.

El desarrollo no solo se entiende en términos de incrementos o decrementos lineales, sino también bajo patrones dinámicos complejos que admiten oscilaciones y fluctuaciones de diverso tipo.

Teoría de los Sistemas Dinámicos: su objetivo es estudiar los procesos de cambio y de desarrollo como resultado emergente del funcionamiento interactivo y dinámico de los sistemas complejos (de la evolución no lineal de sistemas abiertos que interactúan con su medio ambiente).

Una propiedad esencial atribuida a los organismos vivos (sistemas dinámicos complejos) es que son sistemas auto-organizados, se considera que es el propio funcionamiento del sistema el que genera sus nuevos estados. Tal funcionamiento auto-organizado solo puede entenderse en referencia a las complejas interacciones que se establecen tanto internamente como en su relación con el medio externo.

Funcionamiento de un sistema dinámico: una función de intercambio estable se vuelve inestable a partir de las perturbaciones externas y las fluctuaciones internas. Eventualmente esta inestabilidad puede aumentar hasta romperse el equilibrio, lo que puede hacer emerger nuevas propiedades funcionales.

El comportamiento del sistema y su desarrollo se conciben como propiedades emergentes del sistema en su conjunto y no en relación con ninguno de sus componentes en particular.

El desarrollo se concibe como un proceso continuo, abierto e irreversible que no requiere instrucciones previas. Las nuevas propiedades emergen de forma espontánea a partir de las reorganizaciones que tienen lugar como consecuencia del continuo intercambio que se produce entre el sistema y su medio ambiente.

El enfoque dinámico supone una concepción netamente emergentista y epigenética del desarrollo.

La esencia del desarrollo como sistema dinámico está en que se trata de un conjunto de procesos que se van construyendo y articulando a sí mismos en distintos niveles de organización y a través del tiempo.

Los conceptos clave de los Sistemas Dinámicos son: complejidad, auto-organización, emergencia y no linealidad.

Desarrollo cognitivo y sistemas dinámicos

Conceptos sobre la estabilidad y procesos de cambio en un sistema dinámico:

El funcionamiento de un sistema dinámico se describe en referencia a algunos parámetros característicos relativos a la forma en que se coordinan e integran los aspectos de “estabilidad y cambio” del sistema en su comportamiento y evolución.

Los más significativos son:

• Parámetros de orden: variables que describen la cohesión y la estabilidad del sistema y la forma en que se coordinan sus distintas partes. Son los que facilitan una descripción del estado de coherencia del sistema y de la forma en que sus pares se combinan para generar el estado actual del sistema. Este parámetro describe a nivel macroscópico el comportamiento ordenado del sistema dentro de un determinado estado de equilibrio.

• Parámetros de control: variables que regulan la actuación de los parámetros de orden. Estos parámetros operan de una forma indirecta y no determinística.

• Estados “atractores” – Equilibrio: en un sistema dinámico los valores que pueden tomar sus parámetros de funcionamiento (parámetros de orden y parámetros de control) definen un conjunto amplio de posibles estados. El sistema se inclina hacia ciertos estados a los que tiende a regresar con cierta probabilidad cuando es perturbado y desplazado de los mismos por lo que se denominan estados “atractores”. Bajo determinados influjos internos o externos el sistema también tiende a evolucionar a través de formas inestables, alcanzando eventualmente nuevos estados “de equilibrio” (nuevos estados atractores).

• Fases de cambio no lineal – Desarrollo: las perturbaciones que ponen en marcha las transiciones o cambios de estado de organización de un sistema dinámico, pueden tener un origen tanto interno como externo ya que en contraste con los sistemas lineales (mantienen un equilibrio homeostático) los sistemas no lineales son de carácter abierto (mantienen un rico intercambio con el medio ambiente). Este proceso de transformación se describe como una fase de cambio no lineal (denominado también bifurcación) que es el que subyace a todas las transiciones evolutivas. A través de esta dinámica fluctuante se generan nuevos patrones de organización interna y de intercambio con el medio lo que implica una evolución hacia mayores niveles de complejidad y organización.

La idea central de la propuesta de Geert es que el desarrollo cognitivo va surgiendo como producto continuo de un proceso complejo en el que entran en relación múltiples componentes y en función tanto de los crecimientos individuales (subsistemas) como de los cambios en el medio ambiente (social y cultural). Como metáfora del desarrollo usa la referencia a un ecosistema.

Para Thelen y Smith el conocimiento debe entenderse más como un proceso que como un estado, no como un conjunto de estructuras estables y prefijadas, sino como un potencial que se va realizando en el mismo momento de la ejecución, de forma variable en función de los contextos específicos.

Las nuevas metáforas del desarrollo que invocan sistemas dinámicos, complejos y no lineales pretenden sustituir a la metáfora tradición cognitivista que es la metáfora computacional.

Dentro del enfoque computacional el conexionismo sostiene que el aprendizaje y el desarrollo dependen tanto del estado interno del sistema como de las condiciones externas del ambiente y por tanto se adscriben de forma explícita a la posición interaccionista propia de la perspectiva dinámica.