Niños desordenados: La lógica dentro del caos
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El suelo de una cafetería queda sembrado de objetos. Una madre mira, entre la resignación y la exasperación, cómo su hijo pequeño ha volcado el contenido de su bolso en una búsqueda determinada de golosinas. La escena, caótica para un adulto, representa para el niño una solución funcional, aunque desordenada, a un problema concreto. Durante décadas, comportamientos como este sirvieron de base a las teorías del psicólogo del desarrollo Jean Piaget, quien postuló que los niños construyen su conocimiento a través de la experiencia y deben pasar por cuatro etapas secuenciales, considerando que en las dos primeras carecen de la capacidad para usar una lógica estructurada.
Piaget, cuya influencia sigue siendo fundamental, cambió para siempre la visión del mundo sobre la infancia al demostrar que los niños no nacen con las mismas herramientas conceptuales que los adultos, sino que deben construirlas. Sin embargo, una nueva investigación publicada en la revista Nature Human Behavior arroja evidencia que pone en tela de juicio algunas de las conclusiones más establecidas sobre los límites de las habilidades lógicas infantiles, sugiriendo que los niños pueden resolver problemas de manera sistemática a una edad mucho más temprana de lo que se pensaba.
El punto de partida del estudio se remonta a las observaciones de Piaget en la década de 1960. El psicólogo notó que los niños pequeños dependían de métodos de ensayo y error, aparentemente torpes, cuando intentaban ordenar objetos según una dimensión cuantitativa continua, como la longitud. Por ejemplo, un niño de 4 años, al que se le pedía ordenar palos del más corto al más largo, los movía de forma aleatoria y generalmente no lograba el orden final deseado. Durante años, los psicólogos interpretaron este comportamiento ineficiente en tareas de seriación como un indicador de que los niños no podían utilizar estrategias sistemáticas para resolver problemas hasta al menos los 7 años.
La investigación reciente, liderada por Huiwen Alex Yang, estudiante de doctorado en psicología, dio un giro a este paradigma. De manera contraintuitiva, el estudio descubrió que aumentar la dificultad y las demandas cognitivas de una tarea de ordenación podía llevar a los niños pequeños a descubrir y usar soluciones algorítmicas. En lugar del clásico ejercicio con palos de madera visibles, Yang y su colaborador Bill Thompson crearon un juego por computadora que requería que los niños usaran pistas de retroalimentación para inferir el orden de altura de unos personajes similares a conejos que estaban ocultos detrás de una pared.
En el juego, se les pedía a los niños que ordenaran a las criaturas de más baja a más alta haciendo clic en sus zapatillas para intercambiar sus posiciones. Los conejos solo cambiaban de lugar si estaban en el orden incorrecto; de lo contrario, permanecían en la misma ubicación. Al no poder ver sus alturas directamente, los niños tenían que recurrir a la inferencia lógica en lugar de a la observación directa para resolver la tarea. Yang evaluó a 123 niños de entre 4 y 10 años.
Los resultados fueron reveladores. Los niños descubrieron y aplicaron de forma independiente al menos dos algoritmos de ordenación bien conocidos en informática: el selection sort (ordenamiento por selección) y el bubble sort (ordenamiento de burbuja). Más de la mitad de los niños demostraron evidencia de este pensamiento algorítmico estructurado, y esto desde los 4 años de edad. Aunque los niños mayores eran más propensos a usar estrategias algorítmicas, el hallazgo contrasta con la creencia de Piaget de que los niños eran incapaces de este tipo de planificación estratégica sistemática antes de los 7 años, edad en la que, según su teoría, alcanzan la fase de las operaciones concretas.
Los investigadores sugieren que los niños son en realidad capaces de descubrir espontáneamente estrategias lógicas mucho antes cuando las circunstancias lo requieren. En la tarea diseñada, una estrategia de ensayo y error no funcionaría porque los objetos a ordenar no eran directamente observables; los niños no podían confiar en la retroalimentación perceptual. Esto exige una interpretación más matizada de los datos originales de Piaget. Aunque los niños puedan preferir soluciones aparentemente menos lógicas a los problemas durante las dos primeras etapas piagetianas, esto no significa que sean incapaces de actuar de otra manera si la situación lo demanda.
La capacidad de pensar algorítmicamente es crucial no solo en matemáticas avanzadas, sino en la vida cotidiana. Implica identificar una forma sistemática de abordar un problema para mejorar la eficiencia, como duplicar los ingredientes de una receta de una vez en lugar de repetir el proceso completo dos veces. El hecho de que los niños puedan participar en este tipo de pensamiento antes de la instrucción formal tiene implicaciones importantes para la educación en STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas). El estudio sugiere que cuidadores y educadores podrían reconsiderar cuándo y cómo ofrecen a los niños la oportunidad de enfrentarse a problemas y conceptos más abstractos. Saber que sus mentes están preparadas para problemas estructurados ya en edad preescolar significa que se pueden nutrir estas habilidades antes, contribuyendo al desarrollo de capacidades matemáticas y de cálculo más sólidas.
© SomosTV LLC-NC / Photo: © Vlada Karpovich
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