¿Cuánto de lo que eres se debe a tu biología y cuánto a las experiencias vividas? La amplia mayoría de expertos reconocen que en los extremos de esta pregunta solo encontramos sinsentidos. Ni todo es genético ni todo es cultural. Sin embargo, la frontera no está clara. Somos seres complejos, moldeados por una cantidad incontable de factores, muchos de ellos demasiado imbricados para desenredarlos solo con la intuición. Sin embargo… las estadísticas nos pueden dar pistas y, a diferencia de otras tareas cognitivas, la habilidad para resolución de problemas matemáticos parece bastante independiente al estatus socioeconómico y, de hecho, permanece bastante estable durante la vida. ¿Significa esto que es biológico? ¿Estamos enseñando mal las matemáticas?

En un estudio recientemente publicado en la revista PLOS Biology, un grupo de investigadores de la University of Surrey concluye que, efectivamente, hay un componente biológico muy importante en la habilidad matemática que la cultura no parece compensar por completo. Dicho de otro modo: hay personas que son “malas en matemáticas” porque su cerebro es diferente y la educación clásica no puede cambiar eso, pero la tecnología sí. ¿Y si en lugar de mejorar nuestras habilidades cognitivas con herramientas culturales, como la enseñanza ha hecho hasta ahora, nos pudiéramos valer de tecnología que cambiara nuestras limitaciones biológicas? Eso han sugerido y, de hecho, eso es lo que parecen haber logrado.

¡Chispas!

Para el experimento, los investigadores tomaron un grupo de 72 personas que iban de los 18 a los 30 años, 36 de los cuales eran hombres y 36 mujeres. Los participantes estuvieron realizando tareas matemáticas, memorísticas y matemáticas durante 5 días para medir su desempeño y, aquí viene la novedad: mientras intentaban resolver los problemas, los investigadores les estimulaban eléctricamente diferentes partes del cerebro.

Al estimular la corteza prefrontal dorsolateral (dlPFC), los autores observaron una mejora selectiva en las tareas de cálculo. De hecho, aquellos participantes cuyas estructuras cerebrales relacionadas con el pensamiento matemático estaban menos conectadas (ya antes del estudio) pasaron a rendir igual o mejor que los compañeros del grupo placebo que sí mostraban una conectividad fuerte entre las estructuras cerebrales implicadas en la resolución de problemas matemáticos. La primera sorpresa llegó al descubrir que, a pesar de lo que se deducía a partir de otros estudios, el hipocampo no parecía determinante en sí mismo para estas tareas matemáticas, aunque sí estaba implicado en ellas. La segunda sorpresa tuvo que ver con las tareas de memorización, en las que no se consiguió un beneficio significativo estimulando ninguna de las dos áreas estudiadas, ni la dlPFC, ni la PPC (corteza parietal posterior).

¿Y ahora qué?

El cuerpo nos pide que esta tecnología entre en las escuelas y resuelva la epidemia de anumerismo en la que vive y ha vivido nuestra sociedad. Sin embargo, el estudio presenta varias restricciones que conviene subsanar antes de extrapolar sus hallazgos. En primer la muestra se limitó a adultos jóvenes y sin dificultades de aprendizaje, lo que impide saber si los resultados se mantendrían en niños, adolescentes o en poblaciones con dificultades cognitivas. Por otro lado, al no contar con un seguimiento a largo plazo, se desconoce si las mejoras en cálculo perduran semanas o meses tras la intervención, una cuestión esencial de cara a cualquier aplicación educativa. Limitaciones que los investigadores aceptan y, precisamente por eso, sugieren diseñar nuevos estudios que resuelvan estos problemas.

Mientras tanto, sería imprudente aplicar esta tecnología en las aulas. Los propios autores insisten en que aún no es momento de llevarla a las aulas y subrayan la necesidad de validar su seguridad, eficacia y viabilidad ética en niños. No obstante, sí vislumbran un futuro en el que esta herramienta que, para algunos alumnos de perfiles neurológicos muy concretos, combinada con métodos pedagógicos personalizados, podría atenuar las brechas en el aprendizaje de las matemáticas. Una brecha que va mucho más allá de dividir la cuenta o dar el cambio, una brecha que nos hace más vulnerables a la selva de precios, ofertas y porcentajes que nos rodea.

QUE NO TE LA CUELEN:

• ¿Cómo es posible que unos investigadores que conocen las limitaciones de su estudio y que sugieren resolverlas para futuras investigaciones decidan publicar igualmente sus resultados, aún sabiendo que no son tan extrapolables como les gustaría? Pues los motivos son varios. Por un lado, el trabajo está hecho y el futuro laboral de los investigadores depende de las publicaciones que consigan. Descartar meses de trabajo para embarcarse en una nueva investigación sin hacer públicos los datos es una mala idea laboral. Por otro lado, toda la información es valiosa, porque ahora sabemos qué obtendríamos con este diseño metodológico y podría evitar que otros investigadores cometan los mismos errores antes de iniciar su próximo estudio. Finalmente, no podemos omitir que existen investigadores que conocen las limitaciones del estudio antes incluso de iniciarlo y que, a pesar de ser limitaciones relevantes, deciden llevarlo a cabo porque tienen prioridades más elevadas que el rigor.

REFERENCIAS (MLA):

• Zacharopoulos, George, et al. "Functional connectivity and GABAergic signaling modulate the enhancement effect of neurostimulation on mathematical learning."PLOS Biology, vol. 23, no. 7, 2025, e3003200. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3003200.