La Fascinante Conexión entre la Neurociencia y el Aprendizaje Matemático
DOI:
https://doi.org/10.37843/rted.v18i1.630
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Resumen
La neurociencia es el estudio del sistema nervioso y el cerebro, y ofrece valiosos aportes sobre cómo se aprende y se enseña matemáticas. El objetivo de este estudio fue analizar qué regiones cerebrales se activan y cómo se relacionan en el aprendizaje matemático, plasticidad cerebral y el impacto de factores emocionales en la conexión con las matemáticas. La investigación se basó en una metodología sistemática, con un enfoque cualitativo y paradigma naturalista; en un diseño narrativo de tópico al enfocarse en una temática, además, fue de tipo documental bibliográfico por ser un enfoque que utiliza fuentes documentales existentes. La base de datos fue Scopus, ScienceDirect, EBSCO, Web of Science y ProQuest; aplicándose el método PRISMA 2020. Los artículos hallados fueron en su mayoría en idioma inglés, seleccionándose desde el 2020 a 2024, con acceso abierto. Se finalizó con 18 publicaciones para el análisis. Entre los principales hallazgos se destaca la anatomía cortical y habilidades matemáticas tempranas, la activación de regiones cerebrales frontales, intraparietales y temporales. La indagación resalta la relevancia de la neurociencia en el aprendizaje de las matemáticas y profundiza la importancia de la plasticidad cerebral, la activación de áreas cerebrales específicas y los factores emocionales en el proceso educativo; al remarcar la necesidad de contar con descubrimientos neurocientíficos en la práctica pedagógica para la mejora de la enseñanza y el aprendizaje de las matemáticas. Así como el comprender las experiencias subjetivas y el uso de estrategias lúdicas en el aprendizaje de las matemáticas.
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Citas
Abu Bakar, M. A., & Ab Ghani, A. T. (2022). The impact of neuroscience literacy on sustainability of the students’ mathematics learning environment. Journal of Sustainability Science and Management, 17(9), 148–161. https://n9.cl/g309f DOI: https://doi.org/10.46754/jssm.2022.09.010
Acosta-Faneite, S. F. (2023). Los enfoques de investigación en las ciencias sociales. Revista Latinoamericana Ogmios, 3(8), 82–95. https://doi.org/10.53595/rlo.v3.i8.084 DOI: https://doi.org/10.53595/rlo.v3.i8.084
Álvarez-Vargas, D., Begolli, K. N., Choc, M., Acevedo-Farag, L. M., Bailey, D. H., Richland, L., & Bustamante, A. (2024). Fraction Ball impact on student and teacher math talk and behavior. Journal of Experimental Child Psychology, 241, 105777. https://doi.org/10.1016/j.jecp.2023.105777 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jecp.2023.105777
Amalric, M., & Cantlon, J. F. (2022). Common neural functions during children's learning from naturalistic and controlled mathematics paradigms. Journal of Cognitive Neuroscience, 34, 1-19. https://doi.org/10.1162/jocn_a_01848 DOI: https://doi.org/10.1101/2022.01.07.475365
Antonopoulou, H., Halkiopoulos, C., & Gkintoni, E. (2023). Educational neuroscience and its contribution to math learning. Technium Education and Humanities, 4(1), 86–87. https://doi.org/10.47577/teh.v4i.8237 DOI: https://doi.org/10.47577/teh.v4i.8237
Ayala, A. (2023). Efecto de un programa de intervención neuropsicológica en el desarrollo de las habilidades académicas en los primeros años escolares. Propósitos y Representaciones, 11(3), e1876. https://doi.org/10.20511/pyr2023.v11n3.1876 DOI: https://doi.org/10.20511/pyr2023.v11n3.1876
Bonilla-Zambrano, M. V., Rivadeneira-Barreiro, L., & Rivadeneira-Barreiro, M. P. (2024). Importancia de las estrategias didácticas basadas en neuroeducación para mejorar el aprendizaje significativo en la asignatura de matemáticas. MQRInvestigar, 8(3), 297–321. https://doi.org/10.56048/mqr20225.8.3.2024.297-321 DOI: https://doi.org/10.56048/MQR20225.8.3.2024.297-321
Branchi, I. (2023). A mathematical formula of plasticity: Measuring susceptibility to change in mental health and data science. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 152, 105272. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2023.105272 DOI: https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2023.105272
Borg, C., & Muñoz Martín, R. (2024). Investigación cualitativa naturalista. University of Malta Library. https://n9.cl/3rq1w
Bueno, D., & Forés, A. (2021). Neurociència aplicada a l’educació. Com. Llengua, Societat i Comunicació, (19), 10. https://doi.org/10.1344/LSC-2021.19.10 DOI: https://doi.org/10.1344/LSC-2021.19.10
Caballero-Cobos, M., & Llorent, V. J. (2022). Los efectos de un programa de formación docente en neuroeducación en la mejora de las competencias lectoras, matemática, socioemocionales y morales de estudiantes de secundaria. Un estudio cuasi-experimental de dos años. Revista de Psicodidáctica, 27(2), 158–167. https://doi.org/10.1016/j.psicod.2022.04.001 DOI: https://doi.org/10.1016/j.psicod.2022.04.001
Cohen, L., & Rubinsten, O. (2022). Handbook of cognitive mathematics. Elsevier.
Gashaj, V., Trnini?, D., Formaz, C., Tobler, S., Gómez Cañón, J. S., Poikonen, H., & Kapur, M. (2024). Bridging cognitive neuroscience and education: Insights from EEG recording during mathematical proof evaluation. Trends in Neuroscience and Education, 35, 100226. https://doi.org/10.1016/J.TINE.2024.100226 DOI: https://doi.org/10.1016/j.tine.2024.100226
Goswami, U. (2004). Neuroscience and education. British Journal of Educational Psychology, 74(1), 1–14. https://doi.org/10.1111/j.0952-3383.2004.00352.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.0952-3383.2004.00352.x
Gur, T., Balta, N., Dauletkulova, A., Assanbayeva, G., & Fernández-Cézar, R. (2023). Mathematics achievement emotions of high school students in Kazakhstan. Journal on Mathematics Education, 14(3), 525–544. https://doi.org/10.22342/jme.v14i3.pp525-544 DOI: https://doi.org/10.22342/jme.v14i3.pp525-544
Henning, S., Xie, Y., Zhang, H., & Diedrichsen, J. (2021). How learning unfolds in the brain: Toward an optimization view. Neuron, 109(24), 3720–3731. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuron.2021.09.005
Hernández Sampieri, R., & Mendoza Torres, C. (2018). Metodología de la investigación (2a ed.). McGraw-Hill.
Khabsa, J., et al. (2023). Conceptualizing the reporting of living systematic reviews. Journal of Clinical Epidemiology, 156, 113–118. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2023.01.008 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2023.01.008
Kuhl, U., Friederici, A. D., Skeide, M. A., Friederici, A. D., Emmrich, F., Brauer, J., Wilcke, A., Neef, N., Boltze, J., Skeide, M., Kirsten, H., Schaadt, G., Müller, B., Kraft, I., Czepezauer, I., & Dörr, L. (2020). Early cortical surface plasticity relates to basic mathematical learning. NeuroImage, 204, 116235. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2019.116235 DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2019.116235
Lázaro, G. (2022). Principios del cerebro para el aprendizaje. ResearchGate. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.32995.02088
Lin, P., Zhou, X., Zang, S., Zhu, Y., Zhang, L., Bai, Y., & Wang, H. (2023). Early neural markers for individual difference in performance. Neuropsychologia, 181, 108493. https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2023.108493 DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2023.108493
Letelier Galvez, M. (2020). La comprensión del cerebro y la educación de personas jóvenes y adultas. Estudios Pedagógicos, 46(2), 177–190. https://doi.org/10.4067/S0718-07052020000200177 DOI: https://doi.org/10.4067/S0718-07052020000200177
Méndez López, D. E., & González Santos, G. A. (2022). Neurociencia aplicada a la enseñanza-aprendizaje de la matemática en el ciclo básico. Revista Académica Sociedad Del Conocimiento Cunzac, 2(2), 211–215. https://doi.org/10.46780/sociedadcunzac.v2i2.46 DOI: https://doi.org/10.46780/sociedadcunzac.v2i2.46
Méndez-Mantuano, M. O., Macías, J. L. A., Valdez, A. Y. L., Flores, J. L. M., & Yuqui, C. E. P. (2020). Aplicación de la metodología neuroestimuladora en la enseñanza de las matemáticas. European Scientific Journal ESJ, 16(22). https://doi.org/10.19044/esj.2020.v16n22p52 DOI: https://doi.org/10.19044/esj.2020.v16n22p52
Menon, V., & Chang, H. (2021). Emerging neurodevelopmental perspectives on mathematical learning. Developmental Review, 60, 100964. https://doi.org/10.1016/j.dr.2021.100964 DOI: https://doi.org/10.1016/j.dr.2021.100964
Merrick, M., & Field, E. R. (2023). Feelings on feedback: Children’s emotional responses during mathematics problem solving. Contemporary Educational Psychology, 74. https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2023.102209 DOI: https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2023.102209
Muñoz Sánchez, Y., Castillo Pérez, I., & Rivera González, M. I. (2025). Método de Investigación Cualitativo. Ingenio y Conciencia Boletín Científico de la Escuela Superior Ciudad Sahagún, 12(23), 125-127. https://doi.org/10.29057/escs.v12i23.13781 DOI: https://doi.org/10.29057/escs.v12i23.13781
Nieder, A. (2024). The calculating brain. Physiological Reviews. https://doi.org/10.1152/physrev.00014.2024 DOI: https://doi.org/10.1152/physrev.00014.2024
Nieto-Bravo, J. A., Pérez-Vargas, J. J., & Moncada-Guzmán, C. J. (2022). Métodos narrativos en investigación social y educativa. Revista de Ciencias Sociales (Ve), 29(1), 215–226. https://n9.cl/o54icv
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., Chou, R., Glanville, J., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li, T., Loder, E. W., Mayo-Wilson, E., McDonald, S., ... Moher, D. (2021). 1 The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372(n71). https://doi.org/10.1136/bmj.n71 DOI: https://doi.org/10.1136/bmj.n71
Poikonen, H., Zaluska, T., Wang, X., Magno, M., & Kapur, M. (2023). Nonlinear and machine learning analyses on high density EEG data of math experts and novices Scientific Reports, 13(8012). https://doi.org/10.1038/s41598-023-35032-8 DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-35032-8
Soto-Cerros, S., García-González, M. d. S., & Pascual-Martín, M. I. (2023). La relación entre el Dominio Afectivo y el modelo MTSK: una oportunidad de investigación. Educación Matemática, 35(2), 226–246. https://doi.org/10.24844/em3502.09 DOI: https://doi.org/10.24844/EM3502.09
Suárez, M., Prado, J., & Booth, J. (2022). Neurocognitive mechanisms underlying multiplication and subtraction performance in adults and skill development in children: a scoping review. ScienceDirect, 48, 16. https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2022.101228 DOI: https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2022.101228
Van der Beek, J. P. J., Van der Ven, S. H. G., Kroesbergen, E. H., & Leseman, P. P. M. (2024). How emotions are related to competence beliefs during mathematical problem solving: Differences between boys and girls. Learning and Individual Differences, 109, 102402. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102497 DOI: https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102402
Wilkey, E. D., Gupta, I., Peiris, A., & Ansari, D. (2023). The mathematical brain at rest. Current Opinion in Behavioral Sciences, 49(1), 101246. https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2022.101246 DOI: https://doi.org/10.1016/j.cobeha.2022.101246
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