Información

¿Aprendemos a mejorar nuestra capacidad de memoria de trabajo sin realizar pruebas de WM?

¿Aprendemos a mejorar nuestra capacidad de memoria de trabajo sin realizar pruebas de WM?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

¿Aprendemos a mejorar nuestra capacidad de memoria de trabajo sin realizar pruebas de WM?

La capacidad de la memoria de trabajo se puede medir, pero me preguntaba si la única forma de mejorarla es aprender técnicas para las pruebas de memoria de trabajo (como la prueba de intervalo de dígitos). I pensar Recuerdo que la capacidad de la memoria de trabajo es relativamente estable en la edad adulta y alcanza ese nivel a una edad relativamente temprana en la infancia. Así que pregunto si la educación general mejora nuestra WMC, no por las supuestas técnicas de entrenamiento cerebral.


No soy psicólogo, así que tenga cuidado al sacar conclusiones de lo que digo.

La educación puede enseñarnos a usar nuestra memoria de trabajo de manera más efectiva al:

  1. Aprender a hacer un mejor fragmento (que a veces tiene un costo de tiempo y esfuerzo invertido en recordar y crear el fragmento, pero esto se puede mejorar con la práctica).

  2. Usar nuestros dominios más fuertes cuando sea apropiado, teniendo en cuenta nuestra capacidad y "habilidades de fragmentación" en cada dominio.

  3. Según esta respuesta:

La evidencia de las modalidades específicas de dominio se basa en gran medida en la interferencia (la falta de lo esperado) entre ellas.

Esto significa que quizás podría distribuir sus elementos para recordar en diferentes dominios para usar la capacidad sin explotar y (según la información de la respuesta vinculada) el orden de uso de los dominios es importante.

Sin embargo, dado que algunos (si no todos) de estos métodos tienen un costo y requieren un esfuerzo consciente, las ventajas de recordar más de esta manera son limitadas y no equivalen a aumentar la capacidad real de la memoria de trabajo.

Ejemplos:

Recordar un número por el patrón que dibuja en la pantalla de desbloqueo de un teléfono.

Recordar una lista de compras imaginando un conjunto de imágenes (memorables, ridículas) donde cada imagen incluye 2 elementos, uno de los cuales también se incluye en la siguiente imagen (1ra imagen: artículos 1 y 2, 2da imagen: artículos 2 y 3, y pronto). Luego, puede recuperar la primera imagen y recuperar cada imagen siguiente preguntando qué otra imagen incluía un elemento de la imagen actual. Este es un buen ejemplo de cómo la memoria verbal / auditiva no siempre es la mejor opción para recordar una lista, a menos que su memoria visual sea mucho peor.

Recordar un número mediante el reconocimiento de patrones (matemáticos u otros) en él, para que pueda reconstruir el número (o parte de él) a partir de estos patrones.


Si bien no solicitó "técnicas de entrenamiento cerebral", el entrenamiento es parte del aprendizaje, si desea educarse sobre cómo usar su memoria de trabajo de manera más efectiva, necesitará practicar los métodos y verlos en acción, y implica el uso de habilidades que mejorarán con más práctica.

Para obtener más información, lea sobre los métodos de los campeones de la memoria: personas que logran memorizar rápidamente muchas cosas, como barajas de cartas, números largos y discursos. Cualquiera puede usar sus métodos, no es necesario ser una persona excepcional para poder hacer cosas impresionantes con la memoria, lo probé yo mismo y me sorprendió lo bien y lo fácil que me funcionó.


Según lo que explicaré a continuación, tendré que decir que sí, pero no sé si hay mucha permanencia en ello.

No soy psicólogo, pero tengo poca memoria de trabajo y parece que me doy cuenta de cuándo y cómo mejora y empeora (para mí, personalmente). Por lo tanto, puedo darles mis opiniones anecdóticas personales (sin garantías de su precisión ni de cómo podrían afectar a otras personas además de mí):

Cuando era adolescente, parecía notar ganancias dramáticas en la memoria de trabajo al jugar al Ajedrez regularmente con un oponente desafiante pero realista (uno al que podía llegar a vencer, en lugar de uno que me derrotaba todo el tiempo sin importar cuánto practicara). Estas ganancias en realidad parecen durar mucho tiempo (potencialmente hasta varios meses después de dejar de fumar), pero inicialmente son muy estresantes (y luego adictivas) para que yo trabaje para ganarlas, y después de ese largo tiempo ha pasado y el beneficio se ha ido. , No sé si tienen un beneficio duradero con respecto a la memoria de trabajo. Pareció que se necesitaron algunas semanas de juego serio para obtener un efecto particularmente agradable. Es importante tener en cuenta que en ese momento, no fui impulsivo en mis decisiones y analicé todas mis opciones antes de hacer un movimiento (en lugar de usar la intuición). No memoricé movimientos de antemano. Encontrar un oponente de Ajedrez adecuado es difícil. El estrés vuelve cuando desaparece la memoria de trabajo.

El Ajedrez pareció ayudarme con la toma de decisiones y previendo obstáculos y soluciones (fuera del Ajedrez). Mejoró la cantidad de cosas que podía prever en mi memoria de trabajo, y demás.

Descubrí que escuchar audiolibros mientras escribía lo que escuchaba (lo mejor que podía) parecía mejorar mi memoria de trabajo (y mi velocidad de escritura).

Recientemente, descubrí que practicar canciones de cuatro partes en un piano digital parecía aumentar mi memoria de trabajo (incluso en lo que respecta a la escritura de historias). Me gusta bastante este método y es lo que hago ahora.

El estrés parece disminuir mi memoria de trabajo disponible, mientras que la comodidad parece aumentarla.

Creo que memorizar párrafos de texto todos los días durante mucho tiempo en realidad tuvo un impacto negativo en mi memoria de trabajo (aunque podría haber tenido ganancias iniciales). Creo que la razón es que no estaba trabajando en la retención a largo plazo, sino en la retención de uno o dos días. Intenté memorizar demasiadas cosas.

Soy sensible a la luz y parece que algunos tipos de luz pueden afectar negativamente mi memoria de trabajo.

Se supone que algunas drogas afectan la memoria de trabajo.

Entonces, ya sabes, aquí hay una lista de situaciones que requieren memoria de trabajo con las que lucho:

  • Tomando direcciones (la gente generalmente me pierde después de los dos primeros pasos)
  • Conferencias de audio
  • Leer (aunque sé lo que significan todas las palabras, a veces tengo que volver a leer un párrafo varias veces)
  • Responder preguntas que me obliguen a tomar una decisión.
  • Conversaciones
  • Explicando las cosas que sé, vocalmente
  • Haciendo mucho de cualquier cosa cuando estoy nervioso
  • Transición entre actividades
  • Completar / finalizar actividades
  • Tomar notas (sí, ese es un mecanismo de afrontamiento que simplemente no es ideal)
  • Consultar múltiples fuentes para completar una tarea
  • Decirle a la gente lo que acabo de leer. La necesidad de hacerlo parece requerir la memoria de trabajo necesaria para recordar lo que leo.
  • Saber de qué están hablando las personas, especialmente si responden preguntas simples con historias largas (en lugar de respuestas de una palabra o una oración).
  • Ayudar a las personas con las cosas relacionadas con el software de su computadora. Todavía lo hago, con éxito, pero normalmente tengo que perder mucho tiempo escuchándolos hablar sobre cosas que simplemente no puedo procesar, antes de hacerlo.
  • Tomando mensajes para otras personas
  • Hacer compromisos en los que no fue mi idea hacer el compromiso; Quiero decir, si alguien pregunta: ¿Harás tal o cual cosa después de terminar lo que estás haciendo? Prefiero que me pregunten después de que termine.
  • Tareas en clase (donde el maestro dice la tarea en voz alta, sin escribirla)
  • Escuchar a las personas, especialmente si hablan despacio (es más fácil para mí entender a las personas que hablan rápido, porque puedo encajarlas todas a la vez más fácilmente)

Sin embargo, soy bueno con algunas de las pruebas de memoria de trabajo que dan. Como, donde te piden que repitas los números atrasados. Ese no es realmente un entorno desafiante para mí en comparación con lo anterior. Los números son fáciles porque están en trozos pequeños y separables, y tienen significados simples, a menudo sin mucho contexto. Los números también son fáciles de repetir rápidamente. Las palabras en una conversación o en las instrucciones son más difíciles, porque son más grandes e involucran más cosas, y no solo un proceso lineal que requiere poco esfuerzo. Además, es más difícil distraerse con los números. Puedo recordar un número de matrícula mucho más fácilmente de lo que puedo recordar una lista de tres o cuatro cosas que alguien más quiere que haga.


Aprendiendo fragmentando

Entonces, ¿cómo incorporar la fragmentación en su estudio?

Por sí solo, la fragmentación no es realmente una técnica de estudio independiente; en otras palabras, ¡no puede ir a casa esta noche y hacer una fragmentación de calidad de una hora!

Considérelo más como una adición útil a su conjunto de herramientas de estrategias de "cómo aprender", e impleméntelo cada vez que vea oportunidades para simplificar información compleja, para que sea más fácil de recordar.

Sin embargo, una advertencia: tenga cuidado con los momentos en que su estrategia de fragmentación "se interpone" en el aprendizaje.

Si el fragmento que está utilizando es particularmente complejo o elaborado, es posible que se esté haciendo la vida más difícil, en realidad podría ser más fácil eliminarlo y simplemente aprender la información subyacente.

Por ejemplo, mencioné una estrategia para "fragmentar" fechas relacionadas: algunas personas (incluido yo) encuentran relativamente sencillo ver patrones en números.

Pero si tiene poca confianza en las matemáticas y encuentra que sumar y restar es una verdadera lucha, es posible que prefiera aprender las fechas por separado en lugar de preocuparse por cómo están relacionadas matemáticamente.

Práctica de recuperación y espaciado

Ya sea que esté usando fragmentación o no, cualquier buena rutina de estudio debe basarse en la práctica de recuperación, una técnica extremadamente poderosa para estudiar mediante la práctica de recordar información, mientras espacia su trabajo al volver a visitar un tema en varios días diferentes, en lugar de simplemente abarrotar todo su tiempo en ese tema en un solo día.

La fragmentación funciona muy bien con la práctica de recuperación y el aprendizaje espaciado: una vez que haya decidido cómo dividir la información, practique recordar esa información utilizando su estrategia de fragmentación (práctica de recuperación) en varios días diferentes (aprendizaje espaciado) separados por intervalos de tiempo. .

A menudo sentirá que está recordando en dos etapas.

  • Paso 1 es recordar el "panorama general": volver al ejemplo de "países de la Unión Europea", que sería recordar las categorías (por ejemplo, "AHN-BIGS" en nuestro ejemplo de grupos de idiomas) y los números en cada categoría (1234567).
  • Paso 2 es recordar los detalles: los países individuales bajo cada título.

Asegúrese de practicar ambos pasos y diagnosticar qué partes del proceso de retiro le resultan más difíciles.

Quizás tenga problemas con el Paso 1 (recordar las categorías en sí) o tal vez tenga más problemas con el Paso 2, como tener problemas para recordar los 7 países "eslavos". Enfoque sus esfuerzos en las áreas con las que más lucha y busque oportunidades para agrupar y simplificar aún más si es necesario.

Puede que le resulte difícil recordar la información con precisión la primera vez que deje un intervalo de tiempo de unos días antes de intentar la práctica de recuperación, incluso si está utilizando fragmentación.

No se preocupe: eso se debe simplemente a la naturaleza de la "curva del olvido", y es por eso que el aprendizaje espaciado es una buena idea. Tómese un momento para refrescar la memoria de la información e intente recordarla nuevamente. Repita hasta que comience a pegarse y pueda recordarlo de manera confiable después de no haberlo mirado durante unos días.

Diviértete con tus estrategias de fragmentación y sé creativo: ¡buena suerte!

Obtenga más de la ciencia del aprendizaje con mi hoja de trucos gratuita:


Discusión

En el presente estudio, aplicamos técnicas de entrenamiento de memoria con tarea n-back para NBG y método de loci para MPG para mejorar el rendimiento de WM. Se midieron dos tareas entrenadas, la tarea dual n-back y la tarea de memoria de palabras, y otras dos tareas no capacitadas, la tarea de intervalo de dígitos y la tarea de detección de cambios, tanto en la prueba previa como en la prueba posterior. Ambos grupos de entrenamiento dieron como resultado una mayor mejora del entrenamiento, con NBG mostrando una mejora significativa del rendimiento de la tarea n-back y MPG en la tarea de memoria de palabras. Para las tareas no entrenadas, ambos grupos de entrenamiento produjeron un efecto de transferencia significativo a las puntuaciones de rango de dígitos. Sin embargo, para la tarea de detección de cambios, solo NBG mostró una mejora significativa en la velocidad de respuesta, mientras que MPG no mostró una mejora significativa.

De acuerdo con la evidencia anterior que sugiere que el entrenamiento n-back puede aumentar la capacidad de WM y el rendimiento de la tarea 18,19,26,29,30,31, nuestro estudio también observó una gran mejora en el rendimiento del entrenamiento de cada día, así como en el rendimiento de dual n -Tarea posterior después del entrenamiento en NBG. Además, la mejora significativa del rendimiento en la tarea dual n-back se observó únicamente en NBG en lugar de MPG o BCG para cargas de tareas más altas (4-back y 6-back). Para la carga de tareas de 2 respaldos, se logró una mejora significativa en el rendimiento tanto en NBG como en BCG. Quizás esto se deba al efecto de aprendizaje de las tareas fáciles, como la tarea n-back con cargas más bajas en BCG. Sin embargo, no hubo un efecto significativo sobre el rendimiento en la carga de tareas de 2 respaldos en MPG, lo que implica que no hubo efecto de aprendizaje. Una posible explicación de esto es que quizás el proceso de memoria de cuadrados y consonantes fue intervenido mediante la utilización del método de loci, que tiene éxito en mejorar la memoria episódica con elementos como palabras y nombres 36,48. Teniendo en cuenta la dificultad de la tarea de la tarea 6-back en n-back, las cargas de tareas entrenadas de 2 a 4 backs pueden ser más adecuadas para obtener medidas más precisas del efecto de diferentes técnicas de entrenamiento.

Para la tarea de memoria de palabras, el efecto de entrenamiento se encontró únicamente en MPG sobre el rendimiento de palabras abstractas en lugar de palabras concretas. Por un lado, es bien sabido que el procesamiento de palabras abstractas es mucho más difícil que el de palabras concretas 57,58,59,60,61,62,63. Por otro lado, se ha informado de la utilidad del método de los loci para facilitar la transformación de información abstracta en información concreta 25, que puede ser procesada más fácilmente por el sistema neuronal relacionado con la memoria. Por lo tanto, no es sorprendente que la capacidad de la MT para palabras abstractas aumentara en respuesta al entrenamiento del método de loci. Además, todos los grupos dieron como resultado una mejora en la memoria de palabras concretas en la prueba posterior en comparación con los de la prueba previa. El aumento del rendimiento observado en palabras concretas en todos los grupos también podría atribuirse al efecto de aprendizaje, porque, en comparación con las palabras abstractas, las palabras concretas de hecho necesitan información contextual disponible relativamente limitada para codificar 57,58,59,60.

Para la tarea de intervalo de dígitos, se observaron mejoras significativas tanto en NBG como en MPG, lo cual es consistente con nuestra expectativa inicial. La prueba de intervalo de dígitos hacia adelante se usa a menudo para evaluar los efectos de transferencia cercana, es decir, la memoria a corto plazo o la capacidad de WM, en el entrenamiento de WM 9,21,22,53,54,55. Como demuestran nuestros resultados, tanto el entrenamiento de n-back como el método de loci podrían promover eficazmente la capacidad de la memoria a corto plazo para los dígitos. En lo que respecta a la memoria a corto plazo, cabe mencionar en particular que el almacenamiento temporal es esencial para la implementación de la tarea dual n-back, y quizás, la capacidad limitada de la memoria a corto plazo puede aumentarse en el dominio verbal o espacial mediante un entrenamiento prolongado 26 . La mayoría de los estudios han documentado un efecto de transferencia significativo de las ganancias del entrenamiento n-back a las puntuaciones de rango de dígitos 18,30,54. De manera similar, nuestro estudio observó esta mejora no solo en NBG sino también en MPG. En la tarea de intervalo de dígitos, los elementos a recordar (dígitos) se presentan en un flujo continuo, mientras que la implementación del método de loci también se enfoca en la memoria de secuencia, con elementos colocados en puntos de referencia secuenciales cuando se codifica y cuando se recuperan. en orden durante la fase de recuperación. Por lo tanto, la mejora significativa en la capacidad de memoria a corto plazo para los dígitos en MPG puede beneficiarse del entrenamiento repetido en una forma similar de memoria secuencial.

En cuanto a la mejora de la velocidad de procesamiento en la tarea de detección de cambios, solo observamos una mejora significativa en una carga más alta en NBG, pero no en MPG. Esto fue algo inesperado, dado el entorno de memoria espacial inicialmente similar con el método de los loci y, por lo tanto, contrario a nuestra hipótesis. Algunos estudios han informado que para adquirir un efecto de transferencia sustancial, el paradigma de entrenamiento y la tarea no entrenada deben compartir componentes de procesamiento de información relevantes y estar involucrados en un sustrato neuronal similar 64. Casualmente, el mecanismo central de la técnica de entrenamiento basada en procesos apunta a producir efectos más estables en funciones que involucran un circuito neuronal común 65. La evidencia anterior demuestra que el desempeño de la tarea n-back recluta la red de control ejecutivo fronto-parietal 28, 48, 66, 67, la misma red neuronal también involucrada en la tarea de detección de cambios 56. Más aún, la evidencia metaanalítica reciente indica además que una transferencia más sustancial solo puede ocurrir cuando la tarea entrenada y la tarea de transferencia comparten el mismo paradigma de tarea 22,68. En la tarea n-back, los elementos a recordar se presentan en un flujo continuo, y los participantes deben dar respuestas rápidas a los objetivos repetidos de acuerdo con la carga de tareas. RT representa la velocidad de procesamiento, que es una de las capacidades de procesamiento que el entrenamiento basado en procesos espera mejorar 15,27. El entrenamiento puede aumentar la eficiencia de este proceso al acelerar las respuestas a repetidos intentos de objetivos. Por lo tanto, la mejora inducida por el entrenamiento en la capacidad potencial puede transferirse a otra capacidad para detectar objetos repetidos en la tarea de detección de cambios que involucran una demanda de tarea similar con la tarea n-back. Es evidente que estos dos tipos de tareas tienen mucho en común, ya sea en el paradigma de la tarea o en el sustrato neuronal en el que están involucrados.

Por el contrario, el método de los loci se ha asociado con mayor frecuencia con el dominio de la memoria episódica, donde el rendimiento se mejora al facilitar la codificación y recuperación de información de pares de palabras no relacionadas 48. Por lo tanto, la falta de transferencia positiva a RT reducida puede deberse a la especificidad de esta estrategia mnemotécnica con aplicabilidad limitada a otros dominios relacionados con la capacidad, incluida la velocidad de procesamiento. Rebok y col. 47 también resumió en su artículo que los resultados de la formación son muy específicos de la capacidad de las estrategias mnemotécnicas que se han entrenado. Además, se ha demostrado que el efecto de limitación del entrenamiento de estrategias mnemotécnicas está relacionado con la edad, con menos cambios inducidos por el entrenamiento en los adultos mayores que en los más jóvenes 46,69. Precisamente, los adultos mayores suelen encontrar una gran dificultad para aplicar la estrategia mnemotécnica en su vida diaria 15.

En general, nuestros resultados son consistentes con nuestra expectativa de que el entrenamiento n-back produce efectos de transferencia relativamente prominentes en comparación con el método de loci en las tareas no entrenadas. Sin embargo, estos hallazgos, por un lado, pueden deberse en parte a la posibilidad de que las dos tareas no capacitadas, una seleccionada como la medida de la capacidad de WM y la otra como la medida de la velocidad de procesamiento, estén más involucradas en el mecanismo de procesamiento común, lo que ocurre para ser el componente central en el que se centra la formación de WM basada en procesos. Más aún, en nuestro estudio, las dos tareas de medición sin entrenamiento parecen ser más similares a la tarea dual n-back en forma de paradigma.Si los argumentos anteriores son válidos, esto también puede revelar una limitación importante de nuestro estudio, que las medidas de los resultados pueden estar sesgadas en una sola técnica de entrenamiento. Por lo tanto, los estudios futuros deben considerar la posible influencia de la tarea de medición sesgada para determinar claramente si las técnicas de entrenamiento están mejorando con éxito el rendimiento de la MT. De manera más factible, las evaluaciones integrales que cubran ambos dominios de entrenamiento deberían emplearse de manera óptima para investigar los efectos del entrenamiento de las dos técnicas de memoria en el futuro. Por otro lado, la estrategia mnemotécnica de método de loci puede tener una limitación al transferirse a otras situaciones que comparten la habilidad relevante. Aunque los hallazgos previos sobre el entrenamiento de la memoria en adultos mayores sugieren que el entrenamiento basado en estrategias puede ser menos efectivo en comparación con la técnica de entrenamiento basada en procesos 15. Por lo tanto, es posible que se necesiten más pruebas que incluyan dominios de edad más amplios antes de extraer una conclusión general de la efectividad entre estas dos técnicas de entrenamiento. Es importante destacar que en el presente estudio, solo se seleccionaron dos técnicas de capacitación aplicadas con mayor frecuencia para comparar de manera integral el efecto de la capacitación basada en procesos con el de la capacitación basada en estrategias. Por lo tanto, también recomendamos que se reclute una variedad de métodos de capacitación, derivados de técnicas de capacitación basadas tanto en procesos como en estrategias, para los experimentos de capacitación en estudios futuros.

En conclusión, el estudio actual reclutó a tres grupos de participantes para investigar el efecto del entrenamiento de la memoria, y ambos grupos de entrenamiento dieron como resultado una gran mejora en la capacidad de MT. En particular, el entrenamiento n-back produjo una transferencia más prominente de las ganancias del entrenamiento a tareas no entrenadas que el entrenamiento del método de loci. Por lo tanto, puede ser recomendable adoptar un entrenamiento basado en procesos para participantes con múltiples déficits cognitivos o personas que requieran una mejora de las funciones cognitivas.


Discusión

En nuestro estudio, investigamos el efecto de la planificación, el aprendizaje de estrategias y la capacidad de la memoria de trabajo sobre la carga de trabajo mental. Para evaluar la carga de trabajo mental, utilizamos el método DFHM que se desarrolló previamente en un laboratorio y se basa en el EEG. En el estudio actual, 21 sujetos participaron y completaron las tareas TOH y AOSPAN en orden aleatorio. Registramos el EEG y calculamos el índice de carga de trabajo DFHM para cada tema y tarea. No volvimos a capacitar a los clasificadores ni para las nuevas tareas ni para las nuevas materias.

El índice de carga de trabajo DFHM fue significativamente más alto para la tarea TOH que para la tarea AOSPAN según lo establecido por la hipótesis 1. Esto indicó que la planificación impuso una carga de trabajo mental más alta, lo que sugiere que se requieren más recursos cognitivos durante la planificación que la tarea de memoria de trabajo. El resultado fue consistente con la literatura que afirmaba que la planificación es una función ejecutiva de orden superior que integra procesos cognitivos centrales como la memoria de trabajo, el control inhibitorio y la flexibilidad cognitiva 26,27,28. Aunque los lectores atentos podrían argumentar que el límite de tiempo establecido para las operaciones matemáticas durante la tarea AOSPAN podría resultar en una presión de tiempo y aumentar la carga de trabajo mental, nuestros resultados no respaldan esta suposición.

Se obtuvo más información sobre las diferencias intraindividuales vinculadas al aprendizaje de estrategias y la carga de trabajo mental durante la planificación mediante la agrupación de sujetos mediante la puntuación absoluta de la tarea AOSPAN como indicador de la capacidad de la memoria de trabajo de los sujetos. Durante la fase de aprendizaje de la tarea TOH, pudimos obtener un efecto de interacción significativo entre la carga de la tarea y la capacidad de la memoria de trabajo sobre la carga de trabajo mental. Por lo tanto, la carga de trabajo mental de los sujetos con mayor capacidad de memoria de trabajo disminuyó significativamente, mientras que la carga de trabajo de los sujetos con menor capacidad de memoria de trabajo no produjo cambios significativos. El efecto fue particularmente prominente para la carga de trabajo mental evaluada por el EEG mientras que el número de errores y el tiempo de planificación mostraron solo una débil tendencia en esa dirección. Esto encaja bien con la suposición de Hardy y Wright 43 de que la carga de trabajo mental refleja las habilidades cognitivas del ejecutante, captura las diferencias individuales y revela información adicional sobre el estado cognitivo, aunque el desempeño de la tarea puede ser similar. Concluimos que una mayor capacidad de memoria de trabajo contribuye a la disminución de la carga de trabajo durante el aprendizaje de estrategias de planificación como sugiere la hipótesis 2. Sin embargo, el aprendizaje se asocia tradicionalmente con un cambio en el comportamiento 64 y uno podría preguntarse si una reducción en la carga de trabajo mental puede indicar un proceso de aprendizaje cuando no hay tal cambio. Según las definiciones de diferentes autores 8,9,10,11, la carga de trabajo mental refleja la cantidad de recursos cognitivos necesarios para la resolución de tareas. En nuestros experimentos, los sujetos con mayor capacidad de memoria de trabajo necesitaban menos recursos cognitivos para mantener su rendimiento, aunque el número de movimientos requeridos aumentó gradualmente durante la fase de aprendizaje. En consecuencia, sugerimos que este resultado indicaba un proceso de aprendizaje inicial a nivel neurológico que podría producir cambios de comportamiento después de una práctica más prolongada. Teniendo en cuenta la tendencia obtenida de mejora del rendimiento, esta suposición parece racional. Sin embargo, estudios adicionales deberían permitir a los sujetos realizar la misma versión de la tarea más veces para proporcionar evidencia estadísticamente significativa. Una posible explicación de que los cambios en el rendimiento no alcanzaron el nivel de significancia también podría estar relacionada con el nivel educativo superior de nuestros sujetos. Esto también podría haber afectado el rendimiento por un efecto de suelo. Finalmente, queremos llamar la atención sobre un estudio de Huang et al. 65 con resultados que respaldan nuestra suposición. La investigación se centró en la conducción del aprendizaje. Los autores encontraron que las etapas posteriores del aprendizaje motor aumentaron la eficiencia metabólica, pero no revelaron ninguna mejora en el rendimiento.

A medida que la carga de la tarea de planificación aumentó durante la fase principal del TOH, el efecto de aprendizaje desapareció y la carga de trabajo mental aumentó independientemente de la capacidad de la memoria de trabajo de los sujetos. El índice de carga de trabajo DFHM de ambos grupos de sujetos convergió en la prueba más exigente. Conforme a la hipótesis 3, los resultados indicaron una rápida saturación después de la breve fase de aprendizaje. Esto fue particularmente cierto para sujetos con mayor capacidad de memoria de trabajo que previamente habían experimentado un efecto de aprendizaje rápido. Aunque pudimos detectar una tendencia a más errores para los sujetos con menor capacidad de memoria de trabajo, las comparaciones por pares entre los niveles no se volvieron significativas para ninguna de nuestras variables. Los sujetos con menor capacidad de memoria de trabajo no parecían haber aprendido la tarea en absoluto, ya que en ningún momento el índice de carga de trabajo DFHM mostró refinamiento ni mejoró el rendimiento. Además, en la fase principal del experimento, el rendimiento del grupo de baja capacidad de memoria de trabajo tendió a reducirse sin cambios aparentes en la carga de trabajo. En otras palabras, aunque los sujetos invirtieron la misma cantidad de recursos cognitivos, su rendimiento empeoró al aumentar la dificultad de la tarea. Todos los hechos en conjunto apoyan nuestra sugerencia anterior de que la carga de trabajo mental indica un proceso de aprendizaje inicial a nivel neurológico que puede resultar en cambios de comportamiento durante la práctica principal.

Una limitación de nuestro estudio fue nuestro pequeño conjunto de muestras. Los estudios futuros deberían involucrar a más mujeres, sujetos con diferentes niveles educativos y también a participantes mayores. En nuestro estudio, la formación académica de nuestras asignaturas fue en ciencias o ingeniería e igualmente alta entre ellas. La afinidad con las tareas subyacentes podría haber afectado el rendimiento y la carga de trabajo mental de los sujetos. La investigación de temas mayores en relación con el aprendizaje y la carga de trabajo mental es particularmente relevante y satisface las necesidades y expectativas cambiantes del cambio demográfico de nuestra sociedad y el desafío del aprendizaje a lo largo de la vida. Un método objetivo para el registro continuo de la carga de trabajo mental puede ofrecer una forma de comprender el aprendizaje procedimental, mejorar la adquisición de habilidades e identificar posibles riesgos.

Para concluir, nuestro estudio se centró en el registro neuronal de la carga de trabajo mental en relación con la planificación, el aprendizaje de estrategias y la capacidad de la memoria de trabajo. El tema es de particular interés debido a la importancia de estos constructos para manejar una amplia gama de situaciones en nuestro mundo digitalizado. Comprender la interrelación entre ellos puede contribuir a ajustar las condiciones, facilitar el aprendizaje, mejorar la planificación y reducir la carga de trabajo de acuerdo con las habilidades cognitivas del individuo. Hasta donde sabemos, no existe ningún otro estudio que investigue la planificación y la carga de trabajo mental por medio del EEG. Demostramos la capacidad del índice DFHM del EEG para registrar con éxito la carga de trabajo mental y sugerir el método DFHM como una herramienta útil para estudios posteriores. En nuestra investigación futura, nuestro objetivo es emplear el índice DFHM para la investigación de problemas relacionados con la carga de trabajo mental de la sociedad moderna.


¿Estudias para los exámenes? Aquí le mostramos cómo hacer que su memoria funcione para usted

Intente activar diferentes sentidos mientras estudia, por ejemplo, escuchando un podcast. Crédito: shutterstock.com

¿Has pensado alguna vez en cómo funciona tu cerebro cuando estudias? Saber esto puede mejorar su capacidad para retener y recordar información.

Hay tres estructuras de memoria principales: sensorial, de trabajo y memoria a largo plazo. Con estos consejos, puede activar los tres para mejorar su forma de estudiar.

1. Intenta aprender el mismo contenido de diferentes formas.

Activar tu memoria sensorial es el primer paso. La memoria sensorial se basa en los sentidos, que estoy seguro de que sabes que son la vista, el oído, el olfato, el gusto y el tacto.

Así que piénselo: para activar su memoria sensorial, debe activar tantos sentidos como sea posible. Utilizamos principalmente ayudas visuales y auditivas (sonoras) cuando aprendemos, pero muchas áreas temáticas también hacen uso de más de estos dos sentidos. Por ejemplo, las artes visuales requerirían tacto.

En lugar de simplemente leer su libro de texto, intente aprender usando podcasts, ayudas visuales como carteles, presentaciones y blogs en línea.

Cuando activamos nuestra memoria sensorial, participamos en los procesos de atención y percepción.

Los seres humanos deben prestar atención para aprender y cuantos más recursos cognitivos asignemos a una tarea, en un momento dado, más rápido aprendemos. Por eso tiene sentido estudiar en un entorno propicio para el aprendizaje, como una habitación tranquila en su casa o biblioteca.

La memoria sensorial y de trabajo es tan limitada que los alumnos deben asignar sus recursos a la información importante de la forma más selectiva posible y con la mínima distracción.

La forma en que interpretamos la información se basa en lo que ya sabemos y en nuestras experiencias anteriores. Una forma en que podemos hacer uso de esto es compartiendo conocimientos con otra persona antes de comenzar una tarea nueva o desconocida. Por lo tanto, intente revisar lo que ha aprendido con un amigo o padre antes de continuar para aprender algo nuevo.

Si no entiende algo en primera instancia, puede deberse a que no ha prestado suficiente atención o no ha percibido correctamente la pregunta o el problema. Trate de despejar su mente (tome un descanso) y piense conscientemente en cuánta atención le está prestando a la pregunta.

Si eso aún no funciona, pida consejo o busque ayuda para asegurarse de que está en el camino correcto.

2. Primero, aprenda las partes más fáciles y luego desarrolle sobre ellas

Después de que un alumno percibe y presta atención al material de aprendizaje, la información se transfiere a la memoria de trabajo. Aquí es donde tiene lugar su procesamiento consciente.

Cuando estás haciendo un examen, tu memoria de trabajo es lo que decide cuál será tu respuesta y cómo vas a estructurar tu respuesta.

Lo que muchos estudiantes no se dan cuenta es que, después de un largo período de estudio, puede comenzar a sentir que no está aprendiendo tanto como inicialmente. Esto se debe a lo que se conoce como sobrecarga cognitiva.

Su memoria de trabajo solo puede contener una cantidad limitada de bits de información en un momento dado. El tamaño exacto de estos bits depende de su nivel de conocimiento previo. Por ejemplo, un niño que aprende el alfabeto no tendrá muchos conocimientos previos, por lo que cada letra se almacena individualmente como, digamos, 26 bits. A medida que se vuelven más familiares, las letras se unen para volverse un poco.

Para que su memoria de trabajo sea más eficiente, considere el tipo de información que está aprendiendo. ¿Es bajo o alto en el departamento de "bits"? ¿Lo que está tratando de aprender es algo que necesita dominar antes de poder pasar a partes más desafiantes? Si la respuesta es "sí", entonces está consumiendo muchos "bits" de memoria.

Primero intente dominar los bits más pequeños, de modo que pueda recordar esa información más rápidamente sin utilizar recursos cognitivos innecesarios. Luego pasa a las partes más difíciles.

Este tipo de dominio se conoce como automatización.

Aprender algo hasta el punto de que se convierte en un pensamiento o proceso automático permite al alumno asignar más recursos cognitivos a tareas que consumen más "bits" de memoria. Es por eso que en la escuela, se nos anima a aprender nuestras tablas de multiplicar de memoria, para liberar recursos cognitivos para resolver los problemas matemáticos más difíciles.

La memoria de trabajo es limitada, por lo que desea obtener la información en su memoria a largo plazo, que tiene una capacidad de almacenamiento infinita.

Para que la información se almacene allí de forma permanente, debe participar en el proceso de codificación. Muchas cosas que los profesores te obligan a hacer, como trabajos anteriores y redactar un plan de ensayo, son en realidad estrategias de codificación.

Otra estrategia de codificación es la técnica Pomodoro. Aquí, usa un temporizador para dividir el estudio en intervalos, generalmente de 25 minutos, separados por breves descansos. Si se usa de manera eficaz, Pomodoro puede reducir la ansiedad, mejorar la concentración y aumentar la motivación.

Lo que hace en el momento de la codificación afecta la transferencia de información de su memoria a largo plazo a su memoria de trabajo, que luego le da respuestas a sus preguntas. Recuerda mejor cuando las condiciones en la recuperación coinciden con las de la codificación.

Por eso, cuando estudiamos, a menudo nos gusta reproducir un entorno tranquilo para estudiar, porque será similar al entorno del examen.

3. Vincula información nueva a cosas que ya conoces.

En lugar de revisar las notas del examen, intente explicar lo que ha aprendido a alguien que no tenga conocimiento del contenido. Si eres capaz de enseñar a alguien de manera eficaz, eso significa que tú mismo tienes una sólida comprensión.

Su memoria a largo plazo generalmente tiene una capacidad infinita, pero es solo una estructura de almacenamiento. Entonces, solo porque tenga algo almacenado allí, no significa que pueda recuperarlo de manera efectiva y eficiente.

La mayoría de nosotros hemos tenido la experiencia de estudiar pero luego no hemos podido recuperar la información que hemos aprendido. O hemos recuperado la información de forma incorrecta, lo que significa que obtuvimos la respuesta incorrecta.

Esto puede deberse a que aprendimos el material en un nivel superficial, en contraposición a un nivel más profundo de procesamiento. El material de aprendizaje de memoria la noche anterior significa que no hemos vinculado la información a la estructura de conocimiento establecida.

Puede ayudarse a sí mismo vinculando nueva información con información antigua que ya ha almacenado en su memoria a largo plazo, como por ejemplo, trazando una analogía entre lo nuevo y algo que ya sabe.

Saber todo esto sobre la memoria te ayuda a comprender por qué algunos métodos de estudio son más o menos efectivos que otros. Al estudiar para los exámenes o no, es importante que pensemos en cómo funciona nuestro cerebro y cómo nosotros, como individuos, aprendemos mejor.

Este artículo se vuelve a publicar de The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lea el artículo original.


Discusión

En el presente estudio, aplicamos técnicas de entrenamiento de memoria con tarea n-back para NBG y método de loci para MPG para mejorar el rendimiento de WM. Se midieron dos tareas entrenadas, la tarea dual n-back y la tarea de memoria de palabras, y otras dos tareas no capacitadas, la tarea de intervalo de dígitos y la tarea de detección de cambios, tanto en la prueba previa como en la prueba posterior. Ambos grupos de entrenamiento dieron como resultado una mayor mejora del entrenamiento, con NBG mostrando una mejora significativa del rendimiento de la tarea n-back y MPG en la tarea de memoria de palabras. Para las tareas no entrenadas, ambos grupos de entrenamiento produjeron un efecto de transferencia significativo a las puntuaciones de rango de dígitos. Sin embargo, para la tarea de detección de cambios, solo NBG mostró una mejora significativa en la velocidad de respuesta, mientras que MPG no mostró una mejora significativa.

De acuerdo con la evidencia anterior que sugiere que el entrenamiento n-back puede aumentar la capacidad de WM y el rendimiento de la tarea 18,19,26,29,30,31, nuestro estudio también observó una gran mejora en el rendimiento del entrenamiento de cada día, así como en el rendimiento de dual n -Tarea posterior después del entrenamiento en NBG. Además, la mejora significativa del rendimiento en la tarea dual n-back se observó únicamente en NBG en lugar de MPG o BCG para cargas de tareas más altas (4-back y 6-back). Para la carga de tareas de 2 respaldos, se logró una mejora significativa en el rendimiento tanto en NBG como en BCG. Quizás esto se deba al efecto de aprendizaje de las tareas fáciles, como la tarea n-back con cargas más bajas en BCG. Sin embargo, no hubo un efecto significativo sobre el rendimiento en la carga de tareas de 2 respaldos en MPG, lo que implica que no hubo efecto de aprendizaje. Una posible explicación de esto es que quizás el proceso de memoria de cuadrados y consonantes fue intervenido mediante la utilización del método de loci, que tiene éxito en mejorar la memoria episódica con elementos como palabras y nombres 36,48. Teniendo en cuenta la dificultad de la tarea de la tarea 6-back en n-back, las cargas de tareas entrenadas de 2 a 4 backs pueden ser más adecuadas para obtener medidas más precisas del efecto de diferentes técnicas de entrenamiento.

Para la tarea de memoria de palabras, el efecto de entrenamiento se encontró únicamente en MPG sobre el rendimiento de palabras abstractas en lugar de palabras concretas. Por un lado, es bien sabido que el procesamiento de palabras abstractas es mucho más difícil que el de palabras concretas 57,58,59,60,61,62,63. Por otro lado, se ha informado de la utilidad del método de los loci para facilitar la transformación de información abstracta en información concreta 25, que puede ser procesada más fácilmente por el sistema neuronal relacionado con la memoria. Por lo tanto, no es sorprendente que la capacidad de la MT para palabras abstractas aumentara en respuesta al entrenamiento del método de loci. Además, todos los grupos dieron como resultado una mejora en la memoria de palabras concretas en la prueba posterior en comparación con los de la prueba previa. El aumento del rendimiento observado en palabras concretas en todos los grupos también podría atribuirse al efecto de aprendizaje, porque, en comparación con las palabras abstractas, las palabras concretas de hecho necesitan información contextual disponible relativamente limitada para codificar 57,58,59,60.

Para la tarea de intervalo de dígitos, se observaron mejoras significativas tanto en NBG como en MPG, lo cual es consistente con nuestra expectativa inicial. La prueba de intervalo de dígitos hacia adelante se usa a menudo para evaluar los efectos de transferencia cercana, es decir,memoria a corto plazo o capacidad de WM, en el entrenamiento de WM 9,21,22,53,54,55. Como demuestran nuestros resultados, tanto el entrenamiento de n-back como el método de loci podrían promover eficazmente la capacidad de la memoria a corto plazo para los dígitos. En lo que respecta a la memoria a corto plazo, cabe mencionar en particular que el almacenamiento temporal es esencial para la implementación de la tarea dual n-back, y quizás, la capacidad limitada de la memoria a corto plazo puede aumentarse en el dominio verbal o espacial mediante un entrenamiento prolongado 26 . La mayoría de los estudios han documentado un efecto de transferencia significativo de las ganancias del entrenamiento n-back a las puntuaciones de rango de dígitos 18,30,54. De manera similar, nuestro estudio observó esta mejora no solo en NBG sino también en MPG. En la tarea de intervalo de dígitos, los elementos a recordar (dígitos) se presentan en un flujo continuo, mientras que la implementación del método de loci también se enfoca en la memoria de secuencia, con elementos colocados en puntos de referencia secuenciales cuando se codifica y cuando se recuperan. en orden durante la fase de recuperación. Por lo tanto, la mejora significativa en la capacidad de memoria a corto plazo para los dígitos en MPG puede beneficiarse del entrenamiento repetido en una forma similar de memoria secuencial.

En cuanto a la mejora de la velocidad de procesamiento en la tarea de detección de cambios, solo observamos una mejora significativa en una carga más alta en NBG, pero no en MPG. Esto fue algo inesperado, dado el entorno de memoria espacial inicialmente similar con el método de los loci y, por lo tanto, contrario a nuestra hipótesis. Algunos estudios han informado que para adquirir un efecto de transferencia sustancial, el paradigma de entrenamiento y la tarea no entrenada deben compartir componentes de procesamiento de información relevantes y estar involucrados en un sustrato neuronal similar 64. Casualmente, el mecanismo central de la técnica de entrenamiento basada en procesos apunta a producir efectos más estables en funciones que involucran un circuito neuronal común 65. La evidencia anterior demuestra que el desempeño de la tarea n-back recluta la red de control ejecutivo fronto-parietal 28, 48, 66, 67, la misma red neuronal también involucrada en la tarea de detección de cambios 56. Más aún, la evidencia metaanalítica reciente indica además que una transferencia más sustancial solo puede ocurrir cuando la tarea entrenada y la tarea de transferencia comparten el mismo paradigma de tarea 22,68. En la tarea n-back, los elementos a recordar se presentan en un flujo continuo, y los participantes deben dar respuestas rápidas a los objetivos repetidos de acuerdo con la carga de tareas. RT representa la velocidad de procesamiento, que es una de las capacidades de procesamiento que el entrenamiento basado en procesos espera mejorar 15,27. El entrenamiento puede aumentar la eficiencia de este proceso al acelerar las respuestas a repetidos intentos de objetivos. Por lo tanto, la mejora inducida por el entrenamiento en la capacidad potencial puede transferirse a otra capacidad para detectar objetos repetidos en la tarea de detección de cambios que involucran una demanda de tarea similar con la tarea n-back. Es evidente que estos dos tipos de tareas tienen mucho en común, ya sea en el paradigma de la tarea o en el sustrato neuronal en el que están involucrados.

Por el contrario, el método de los loci se ha asociado con mayor frecuencia con el dominio de la memoria episódica, donde el rendimiento se mejora al facilitar la codificación y recuperación de información de pares de palabras no relacionadas 48. Por lo tanto, la falta de transferencia positiva a RT reducida puede deberse a la especificidad de esta estrategia mnemotécnica con aplicabilidad limitada a otros dominios relacionados con la capacidad, incluida la velocidad de procesamiento. Rebok y col. 47 también resumió en su artículo que los resultados de la formación son muy específicos de la capacidad de las estrategias mnemotécnicas que se han entrenado. Además, se ha demostrado que el efecto de limitación del entrenamiento de estrategias mnemotécnicas está relacionado con la edad, con menos cambios inducidos por el entrenamiento en los adultos mayores que en los más jóvenes 46,69. Precisamente, los adultos mayores suelen encontrar una gran dificultad para aplicar la estrategia mnemotécnica en su vida diaria 15.

En general, nuestros resultados son consistentes con nuestra expectativa de que el entrenamiento n-back produce efectos de transferencia relativamente prominentes en comparación con el método de loci en las tareas no entrenadas. Sin embargo, estos hallazgos, por un lado, pueden deberse en parte a la posibilidad de que las dos tareas no capacitadas, una seleccionada como la medida de la capacidad de WM y la otra como la medida de la velocidad de procesamiento, estén más involucradas en el mecanismo de procesamiento común, lo que ocurre para ser el componente central en el que se centra la formación de WM basada en procesos. Más aún, en nuestro estudio, las dos tareas de medición sin entrenamiento parecen ser más similares a la tarea dual n-back en forma de paradigma. Si los argumentos anteriores son válidos, esto también puede revelar una limitación importante de nuestro estudio, que las medidas de los resultados pueden estar sesgadas en una sola técnica de entrenamiento. Por lo tanto, los estudios futuros deben considerar la posible influencia de la tarea de medición sesgada para determinar claramente si las técnicas de entrenamiento están mejorando con éxito el rendimiento de la MT. De manera más factible, las evaluaciones integrales que cubran ambos dominios de entrenamiento deberían emplearse de manera óptima para investigar los efectos del entrenamiento de las dos técnicas de memoria en el futuro. Por otro lado, la estrategia mnemotécnica de método de loci puede tener una limitación al transferirse a otras situaciones que comparten la habilidad relevante. Aunque los hallazgos previos sobre el entrenamiento de la memoria en adultos mayores sugieren que el entrenamiento basado en estrategias puede ser menos efectivo en comparación con la técnica de entrenamiento basada en procesos 15. Por lo tanto, es posible que se necesiten más pruebas que incluyan dominios de edad más amplios antes de extraer una conclusión general de la efectividad entre estas dos técnicas de entrenamiento. Es importante destacar que en el presente estudio, solo se seleccionaron dos técnicas de capacitación aplicadas con mayor frecuencia para comparar de manera integral el efecto de la capacitación basada en procesos con el de la capacitación basada en estrategias. Por lo tanto, también recomendamos que se reclute una variedad de métodos de capacitación, derivados de técnicas de capacitación basadas tanto en procesos como en estrategias, para los experimentos de capacitación en estudios futuros.

En conclusión, el estudio actual reclutó a tres grupos de participantes para investigar el efecto del entrenamiento de la memoria, y ambos grupos de entrenamiento dieron como resultado una gran mejora en la capacidad de MT. En particular, el entrenamiento n-back produjo una transferencia más prominente de las ganancias del entrenamiento a tareas no entrenadas que el entrenamiento del método de loci. Por lo tanto, puede ser recomendable adoptar un entrenamiento basado en procesos para participantes con múltiples déficits cognitivos o personas que requieran una mejora de las funciones cognitivas.


Aprendiendo fragmentando

Entonces, ¿cómo incorporar la fragmentación en su estudio?

Por sí solo, la fragmentación no es realmente una técnica de estudio independiente; en otras palabras, ¡no puede ir a casa esta noche y hacer una fragmentación de calidad de una hora!

Considérelo más como una adición útil a su conjunto de herramientas de estrategias de "cómo aprender", e impleméntelo cada vez que vea oportunidades para simplificar información compleja, para que sea más fácil de recordar.

Sin embargo, una advertencia: tenga cuidado con los momentos en que su estrategia de fragmentación "se interpone" en el aprendizaje.

Si el fragmento que está utilizando es particularmente complejo o elaborado, es posible que se esté haciendo la vida más difícil, en realidad podría ser más fácil eliminarlo y simplemente aprender la información subyacente.

Por ejemplo, mencioné una estrategia para "fragmentar" fechas relacionadas: algunas personas (incluido yo) encuentran relativamente sencillo ver patrones en números.

Pero si tiene poca confianza en las matemáticas y encuentra que sumar y restar es una verdadera lucha, es posible que prefiera aprender las fechas por separado en lugar de preocuparse por cómo están relacionadas matemáticamente.

Práctica de recuperación y espaciado

Ya sea que esté usando fragmentación o no, cualquier buena rutina de estudio debe basarse en la práctica de recuperación, una técnica extremadamente poderosa para estudiar mediante la práctica de recordar información, mientras espacia su trabajo al volver a visitar un tema en varios días diferentes, en lugar de simplemente abarrotar todo su tiempo en ese tema en un solo día.

La fragmentación funciona muy bien con la práctica de recuperación y el aprendizaje espaciado: una vez que haya decidido cómo dividir la información, practique recordar esa información utilizando su estrategia de fragmentación (práctica de recuperación) en varios días diferentes (aprendizaje espaciado) separados por intervalos de tiempo. .

A menudo sentirá que está recordando en dos etapas.

  • Paso 1 es recordar el "panorama general": volver al ejemplo de "países de la Unión Europea", que sería recordar las categorías (por ejemplo, "AHN-BIGS" en nuestro ejemplo de grupos de idiomas) y los números en cada categoría (1234567).
  • Paso 2 es recordar los detalles: los países individuales bajo cada título.

Asegúrese de practicar ambos pasos y diagnosticar qué partes del proceso de retiro le resultan más difíciles.

Quizás tenga problemas con el Paso 1 (recordar las categorías en sí) o tal vez tenga más problemas con el Paso 2, como tener problemas para recordar los 7 países "eslavos". Enfoque sus esfuerzos en las áreas con las que más lucha y busque oportunidades para agrupar y simplificar aún más si es necesario.

Puede que le resulte difícil recordar la información con precisión la primera vez que deje un intervalo de tiempo de unos días antes de intentar la práctica de recuperación, incluso si está utilizando fragmentación.

No se preocupe: eso se debe simplemente a la naturaleza de la "curva del olvido", y es por eso que el aprendizaje espaciado es una buena idea. Tómese un momento para refrescar la memoria de la información e intente recordarla nuevamente. Repita hasta que comience a pegarse y pueda recordarlo de manera confiable después de no haberlo mirado durante unos días.

Diviértete con tus estrategias de fragmentación y sé creativo: ¡buena suerte!

Obtenga más de la ciencia del aprendizaje con mi hoja de trucos gratuita:


Métodos

La presente revisión de mapeo está enmarcada por Grant y Booth [24] y presenta conceptos e hipótesis basados ​​en teorías derivadas de revisiones publicadas previamente [25, 26]. Utilizamos un enfoque pragmático con búsqueda iterativa, una síntesis interpretativa crítica y un método de mapeo causal similar a la revisión de mapeo de Lorenc et al. (2012) [25]. Se requirió una síntesis interpretativa crítica ya que el objetivo principal de la revisión era desarrollar hipótesis basadas en teorías basadas en los estudios incluidos en la revisión [27]. Para trazar el mapa de la literatura, generar hipótesis y abordar la brecha de evidencia [27], incluimos artículos de revisión y estudios primarios para comprender los posibles mecanismos fisiológicos que sustentan los efectos putativos de dejar de estar sentado en la mejora de la función cognitiva. Como nuestro objetivo es concordar con la evidencia y la teoría existentes, desarrollar conceptos e hipótesis, y también identificar la necesidad de estudios primarios que investiguen la relación entre la interrupción de la sesión prolongada y la función cognitiva, se identificó una revisión de mapeo como el método más apropiado.

Se realizaron búsquedas en cuatro bases de datos (PubMed, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), Ovid Medline, Embase) desde su inicio hasta el 12 de diciembre de 2020 para identificar estudios y revisiones primarios, revisados ​​por pares y escritos en inglés, que midieron actividad o comportamiento sedentario, ya sea subjetiva u objetivamente. Los términos de búsqueda como "comportamiento sedentario", "sentado", "sentado durante un tiempo prolongado", "sentado sin interrupciones", "pausas de movimiento," microcortes "," sentado interrumpido "," sustitución o reasignación de estar sentado "," sentado en el lugar de trabajo " , "Ocupacional sentado", "comportamiento sedentario en la oficina? R", "rendimiento cognitivo", "cogniti *", "función cognitiva", "memoria", "función ejecutiva *", "tiempos de reacción", "precisión", "atención ”,“ Flexibilidad cognitiva ”,“ inhibición cognitiva ”,“ velocidad de procesamiento de la información ”,“ metabolismo cerebral ”se adaptaron específicamente para cada base de datos buscada. Se proporciona una estrategia de búsqueda de muestra como archivo adicional 1.

Buscamos en la literatura relevante y mapeamos los mecanismos fisiológicos que sustentan los efectos de interrumpir la sesión prolongada sobre la cognición en tres pasos. En primer lugar, presentamos cómo la sesión prolongada aumenta los riesgos de hiperglucemia, inestabilidad autonómica, inflamación, cambios hormonales adversos y restricciones en el flujo sanguíneo cerebral (FSC) que podrían alterar la función cognitiva del individuo. En segundo lugar, aclaramos los efectos directos e indirectos de interrumpir la sesión para revertir los efectos negativos asociados con la sesión prolongada. En tercer lugar, sugerimos la premisa de que interrumpir el tiempo sentado prolongado puede prevenir una disminución en el rendimiento cognitivo al influir en la variabilidad glucémica, la estabilidad autónoma, las hormonas (factor neurotrófico derivado del cerebro, dopamina, serotonina), las funciones vasculares y el FSC.

Encontramos una cantidad sustancial de evidencia que investiga los efectos fisiológicos del comportamiento sedentario (estar demasiado sentado) y la actividad física sobre la función cognitiva. Presentamos la literatura existente en la secuencia lógica y el enfoque iterativo de los posibles mecanismos fisiológicos que gobiernan la sesión prolongada y sus interrupciones en el rendimiento cognitivo. Los pasos iterativos seguidos en la presente revisión de mapeo se proporcionan en un diagrama de flujo (archivo adicional: 2).

Los enfoques actuales de salud pública se centran en estrategias para mejorar la actividad física moderada-vigorosa en una gran proporción de personas (Fig. 1). Las estrategias para reducir y dividir el tiempo de estar sentado apenas han comenzado a surgir y tienen el potencial de mejorar la función cognitiva y la salud cerebral de un individuo. La presente revisión cartográfica también arrojará luz sobre los posibles mecanismos hipotéticos directos e indirectos asociados con la interrupción de la sesión prolongada en funciones cognitivas como la memoria, la atención, las habilidades visuoespaciales y las funciones ejecutivas en adultos sedentarios.

El marco hipotético de la presente revisión cartográfica. Existe evidencia sustancial disponible para apoyar que la actividad física moderada a vigorosa (MVPA) influye en las funciones cognitivas. Está surgiendo evidencia para corroborar los efectos de la reducción del comportamiento sedentario y la interrupción del tiempo sentado en las funciones cognitivas. Abreviaturas: BDNF - factor neurotrófico derivado del cerebro DOPA - dihidroxifenilalanina PA - actividad física

Sentarse en exceso y alterar la función cognitiva

En los entornos de trabajo informáticos modernos, la productividad del trabajo depende de los siguientes componentes cognitivos: adquisición de habilidades, aprendizaje, atención, memoria de trabajo, funciones ejecutivas y toma de decisiones [28]. Hay algunas pruebas preliminares, aunque inconsistentes, sobre los mecanismos fisiológicos directos e indirectos que relacionan estar sentado durante mucho tiempo con resultados cognitivos adversos [12, 13, 29]. Algunos de los mecanismos propuestos incluyen una utilización insuficiente de glucosa cerebral debido a una hiperglucemia posprandial alterada [21], hipoxemia cortical alterada debido a volúmenes ventilatorios comprometidos y disfunciones vasculares periféricas [12], excitación deficiente debido a un suministro insuficiente de factor neurotrófico derivado del cerebro (BDNF) [30] y hormonas que interactúan como el cortisol y la dihidroxifenil alanina (DOPA) [13, 29]. Además, un metabolismo cerebral deficiente podría aumentar las especies reactivas de oxígeno y las interleucinas que podrían aumentar la fatiga y reducir la plasticidad sináptica y la memoria [31]. A continuación se explican los mecanismos fisiológicos que sustentan el estar demasiado sentado en las funciones cognitivas.

¿Cómo puede influir el estar sentado durante mucho tiempo en el metabolismo de la glucosa cerebral?

La glucosa es la principal fuente de combustible para el metabolismo y la función del cerebro. El transporte de glucosa en sangre cerebral y la actividad neural se reducen significativamente después de la exposición a la hiperglucemia posprandial [32]. Además, la hiperglucemia y la resistencia a la insulina se pueden anticipar como causas de habilidades cognitivas deficientes. La hiperglucemia y la resistencia a la insulina en individuos sin diabetes clínicamente aparente se asocian con medidas cognitivas reducidas, con una atrofia del hipocampo [33]. La evidencia contemporánea afirma que estar sentado prolongado e ininterrumpidamente eleva la hiperglucemia posprandial, la hiperinsulinemia proporcional y la subsiguiente resistencia a la insulina [34]. No obstante, los trastornos metabólicos anteriores afectan negativamente al metabolismo de la glucosa cerebral, lo que daría lugar a una reducción del rendimiento cognitivo (deterioro de la memoria) y al deterioro cognitivo [21], como se muestra en la figura 2.

Posibles efectos de estar sentado durante mucho tiempo sobre el metabolismo de la glucosa en el cerebro. Los ensayos experimentales han revelado un aumento significativo de la hiperglucemia posprandial, la insulinemia y la resistencia a la insulina entre las personas que permanecen sentadas durante períodos prolongados. Esto puede reducir sustancialmente el metabolismo de la glucosa cerebral y las funciones cognitivas.

¿Cómo puede influir el estar sentado durante mucho tiempo en la estructura y actividad del cerebro?

La memoria y la atención episódicas explícitas se asocian con la actividad del lóbulo temporal medial (MTL) [35]. Además, la disminución de la actividad cingulada posterior y precuneus se correlaciona con una mejor memoria episódica [35]. Dado que el MTL, específicamente el hipocampo, es uno de los principales objetivos de los efectos de la actividad física en el cerebro de los roedores [36, 37] y de la neurodegeneración relacionada con la edad (y la enfermedad de Alzheimer) en los seres humanos [38, 39], se especula para reducir la densidad y la actividad de MTL [40]. La Figura 3. muestra las regiones corticales (lóbulo temporal medial, corteza cingulada posterior y precuneus posterior) asociadas con la atención y la memoria de trabajo que podrían estar influenciadas por el comportamiento sedentario.

Regiones corticales asociadas a la atención y la memoria de trabajo relacionadas con el comportamiento sedentario

El comportamiento sedentario se ha asociado con una mala densidad de la circunvolución del cíngulo posterior y del lóbulo temporal medial (MTL) y el riesgo futuro de trastornos neurodegenerativos [41]. En un estudio transversal bastante reciente, Siddharth et al. (2018) encontraron una correlación inversa entre las horas / día sentado y el grosor del MTL (parahipocampal [r = − 0.45, pag = 0,007], entorrinal [r = − 0.33, pag = 0.05] y subículo [r = − 0.36, pag = .04] regiones) que pueden afectar negativamente las funciones cognitivas [40]. En un ensayo controlado aleatorio bastante reciente (estudio Inphact Treadmill), Bergman et al. compararon los efectos a largo plazo de los escritorios de cinta en un grupo de 40 oficinistas con sobrepeso y obesidad con la educación convencional sola en la resonancia magnética del volumen cerebral durante 13 meses [42]. El análisis de mediación longitudinal reveló una reducción no significativa en el volumen del hipocampo (- 33 mm 3) y la corteza cingulada anterior (- 0,02 mm) en el grupo de control en comparación con el grupo de escritorio en cinta rodante a los 13 meses. El volumen adicional del hipocampo se correlacionó positivamente con el tiempo de caminata [β = 1.448] y correlacionado negativamente con el tiempo total sentado [β = - 0,462] [42]. Por lo tanto, sentarse en exceso puede ser perjudicial para la densidad del lóbulo temporal medial, el precuneus posterior y la corteza cingulada posterior, lo que puede especularse debido a la potenciación neuronal reducida, el flujo sanguíneo cerebral y la plasticidad sináptica. Esta reducción de la densidad cortical estructural se postula para el deterioro cognitivo temprano y el riesgo de demencia [43].

¿Cómo puede influir el estar sentado durante mucho tiempo en las funciones vasculares periféricas y cerebrales?

Se percibe que una disminución de la función arterial periférica (predominantemente cizallamiento endotelial y dilatación mediada por flujo) compromete la función cardiovascular y altera la hemodinámica cortical. Se especula que sentarse en exceso puede modificar la anatomía de las arterias de las extremidades inferiores y producir cambios sin precedentes en la hemodinámica (por ejemplo, aumento de la acumulación venosa, estasis y viscosidad de la sangre), comprometiendo así el volumen de precarga del corazón [44]. Además, sentarse en exceso durante & gt 6 h se asocia con una reducción del esfuerzo cortante en los vasos sanguíneos de las extremidades inferiores, lo que puede alterar la integridad endotelial y provocar consecutivamente una disfunción endotelial en las extremidades inferiores [45]. La acumulación venosa, la pérdida de la integridad endotelial y el flujo sanguíneo viscoso en las extremidades inferiores pueden comprometer la hemodinámica central y la circulación cortical [46]. Recientemente, Paterson et al. (2020) revisaron sistemáticamente 17 estudios que investigaron los efectos de estar sentado durante mucho tiempo en comparación con las estrategias de sentado interrumpido (de pie, caminar o calistenia) sobre las funciones vasculares periféricas en adultos [47]. Se encontró que la dilatación mediada por el flujo de las extremidades inferiores se redujo en un 2,12% (IC del 95%: -2,66 a -1,59) durante las sesiones de sentado que duraron más de 1 h [47]. Otro mecanismo especulado para la hipoperfusión cerebral es la hiperglucemia, que causa daño endotelial y reduce el estrés de cizallamiento; sin embargo, según la revisión reciente, tal evidencia existe solo para modelos animales [21]. Por lo tanto, una perfusión cerebral deficiente prolongada puede reducir el suministro de oxígeno al cerebro, alterar el metabolismo neuronal y dañar los astrocitos y las células microgliales, lo que da lugar a una alteración del aprendizaje y la memoria de trabajo [48].

¿Cómo puede influir el estar sentado durante mucho tiempo en las funciones respiratorias?

Las funciones respiratorias comprometidas pueden obstaculizar el reclutamiento alveolar óptimo y el oxígeno alveolar disponible (PAO2) necesaria para la oxigenación cortical y, posteriormente, afectar la función cognitiva [49] después de estar sentado durante mucho tiempo. Se encontró que estar sentado durante más de una hora aumenta la postura encorvada y la inclinación hacia adelante, que causan fatiga en los músculos recto del abdomen, oblicuo interno, transverso del abdomen e iliocostal en los trabajadores de oficina [50]. La fatiga de los músculos centrales toracolumbares, a su vez, puede reducir los volúmenes y capacidades pulmonares [51], lo que da como resultado una ventilación alveolar reducida. La especulación anterior puede confirmarse a partir de los hallazgos de una revisión sistemática bastante reciente de Katz et al. (2018) [52]. Los autores encontraron un aumento promedio de 0.21 L en el volumen espiratorio forzado en 1 segundo (FEV1) y la capacidad vital forzada (CVF) al estar de pie que al estar sentado de un análisis agrupado de 43 estudios con sólo 26 estudios con participantes sanos [52]. En un gran estudio estratificado en el que participaron 51,338 adultos canadienses sanos y pacientes con enfermedad pulmonar, el tiempo de estar sentado se asoció negativamente con el FEV.1 y FVC (β = - 0,32, CI: - 0,2, - 0,54) [53]. Además, se descubrió que la postura sentada reduce la capacidad vital, la capacidad residual funcional y el flujo espiratorio máximo (PEF) en comparación con la postura de pie en los jugadores de metales [54]. En otro estudio, se encontró que permanecer sentado durante 1 h en una silla con respaldo en comparación con el que no tiene respaldo reduce significativamente los volúmenes pulmonares dinámicos (PEF = - 0,29 L / min FEV1 = - 0,15 L FVC = - 0,10 L) en 24 adultos coreanos [55]. Por tanto, la reducción de los volúmenes pulmonares dinámicos al estar sentado puede reducir el reclutamiento alveolar y reducir la disponibilidad de suministro continuo de oxígeno al cerebro.

¿Cómo el estar sentado por mucho tiempo podría afectar la función hormonal?

Se ha descubierto que hormonas como el factor neurotrófico derivado del cerebro (BDNF), la dihidroxifenil alanina (DOPA) y el dihidroxifenil glicol (DHPG) mejoran la actividad simpática, lo que da como resultado funciones del lóbulo frontal superiores [56]. En un ensayo experimental, Wennberg et al. (2016) demostraron que el aumento de la fatiga se asocia con una disminución de la frecuencia cardíaca (r = − 0.60, pag = 0,007) y nivel plasmático de DOPA (r = − 0.59, pag = 0,009) y un nivel elevado de dihidroxifenilglicol plasmático (DHPG r = 0.73, pag & lt 0,001) en las primeras 4 h de estar sentado ininterrumpidamente [13] en 19 trabajadores australianos sedentarios de escritorio. La fatiga central debida al aumento de los niveles de cortisol parece estar asociada negativamente con la función cognitiva (principalmente funciones ejecutivas) [13]. Por el contrario, Sperlich et al. (2018) no encontraron diferencias en los niveles plasmáticos de cortisol entre permanecer sentado durante 3 horas y estar sentado interrumpido con entrenamiento en intervalos de alta intensidad durante 6 minutos después de 1 h de estar sentado en 12 adultos jóvenes [30]. Por lo tanto, existen hallazgos inconsistentes para corroborar que estar sentado por mucho tiempo afectará el cortisol salival y las hormonas del estrés.

Basándonos en los mecanismos fisiológicos presentados anteriormente, planteamos la hipótesis de que es probable que estar sentado durante mucho tiempo afecte las funciones cognitivas. La figura 4 muestra el modelo hipotético de posibles interacciones de los mecanismos fisiológicos vinculados al exceso de asiento. Por lo tanto, interrumpir la sesión prolongada se considera una estrategia imperativa para mejorar las funciones cognitivas.

Estar sentado por mucho tiempo se considera un factor de riesgo para las funciones cognitivas deficientes debido a cambios fisiológicos aberrantes en los sistemas cardiovascular, pulmonar y metabólico. Las funciones cognitivas deficientes pueden estar asociadas con estar sentado durante mucho tiempo durante las horas de trabajo y afectar negativamente la productividad laboral como un círculo vicioso. Nota: ++ denota evidencia establecida de ensayos experimentales. representa un vínculo hipotético BDNF - factor neurotrófico derivado del cerebro

Efectos de dejar de estar sentado sobre el rendimiento cognitivo

Romper la sesión prolongada con pausas de ejercicio de baja a moderada o de pie es una intervención eficaz para inducir cambios dentro de los sistemas fisiológicos [57,58,59]. Los mecanismos fisiológicos propuestos están interrelacionados, lo que podría influir en las funciones cognitivas. Proponemos que hay efectos directos e indirectos de interrumpir la sesión prolongada sobre las funciones cognitivas.

Efectos directos de interrumpir la sesión prolongada sobre las funciones cognitivas

La evidencia emergente afirma que la influencia directa de interrumpir la sesión prolongada parece contradictoria. En un ensayo experimental, Schwartz et al. (2017) evaluaron el tiempo de reacción (prueba de Stroop), la velocidad de trabajo (tarea de edición de texto) y la atención (prueba d2R de atención) en 45 estudiantes (de 25,4 ± 3,3 años) en dos posturas alternas (sentado y de pie) [16]. Los autores no encontraron diferencias significativas en las funciones cognitivas entre las posturas de pie y sentado. De manera similar, un reciente ensayo experimental cruzado realizado por Vincent et al. (2018) investigaron los efectos de estar sentado de forma prolongada y de interrumpir los períodos de estar sentado en seis hombres en tres días consecutivos de restricción del sueño [60]. El tiempo medio de reacción en la prueba de vigilancia psicomotora y las pruebas de sustitución de símbolos digitales no difirió entre estar sentado durante mucho tiempo y estar sentado interrumpido con descansos. Sin embargo, otro ensayo cruzado realizado por Christmas et al. (2019) compararon la atención, la memoria episódica y las funciones ejecutivas entre las condiciones de separación de la sesión (3 min de caminata en cinta cada 30 min durante 5 h) y la permanencia ininterrumpida (5 h) en 11 mujeres sedentarias de Qatar [12]. Los autores encontraron tiempos de reacción más rápidos (

210 ms) en la prueba de tarea incongruente de Stroop después de una pausa sentada en comparación con la sesión ininterrumpida [12]. Además, Wheeler et al. (2019) administró tres intervenciones conductuales: 1) ininterrumpido (SIT) 2) ejercicio moderado durante 1 h antes de la sesión ininterrumpida (SIT + Ex) y 3) ejercicio combinado y descansos programados cada 30 minutos (SIT + Break) en 67 viviendas comunitarias australianas adultos y encontraron una mejora significativa en la memoria de trabajo y las funciones ejecutivas en los grupos SIT + Break y SIT + Ex que en los grupos SIT [61].

Mecanismos indirectos pero interconectados de interrumpir la sesión prolongada en funciones cognitivas

Romper la sesión prolongada parece mejorar o regular ciertos mecanismos fisiológicos indirectos que podrían influir en la cognición. Los mecanismos fisiológicos plausibles son moduladores: 1) marcadores de riesgo cardiometabólico, 2) metabolismo de la glucosa, 3) metabolismo del tejido adiposo, 4) gasto energético y preferencia metabólica, 5) funciones neuroendocrinas, 6) sistema muscular y 7) funciones vasculares centrales y periféricas. La Figura 5. describe los efectos directos e indirectos de dejar de estar sentado en las funciones cognitivas.

Rueda de cambio fisiológico que demuestra el impacto de interrumpir el estar sentado con actividad física en el lugar de trabajo en sistemas fisiológicos y funciones cognitivas plausibles. DOPA - Dihidroxifenilalanina DHPG - Dihidroxifenilglicol, aumento disminución

Efectos de dejar de estar sentado durante mucho tiempo sobre el riesgo de enfermedad cardiometabólica

Dejar de estar sentado durante mucho tiempo puede reducir la hiperglucemia posprandial, la resistencia a la insulina y el daño endotelial, mejorando así la hemodinámica y la salud cardiovascular [18]. Un metaanálisis reciente de Hadgraft et al. (2020) de ≤33 estudios revelaron un cambio significativo tanto en las medidas antropométricas (peso [- 0,6 kg], circunferencia de la cintura [- 0,7 cm] y porcentajes de grasa corporal [- 0,3%]) como en los factores de riesgo cardiometabólico (presión arterial [- 1,1 mmHg], insulina plasmática [-1,4 pM] y aumento del colesterol unido a lipoproteínas de alta densidad [+ 0,04 mM]) después de intervenciones dirigidas a la reducción del comportamiento sedentario con o sin aumento de la actividad física [18]. Otro metanálisis (de ≤24 estudios) de Mulchandani et al. (2019) encontraron que las intervenciones de actividad física basadas en el lugar de trabajo (interrumpir la sesión prolongada) han reducido significativamente el peso corporal (-2,61 kg), el IMC (-0,42 kg / m 2) y la circunferencia de la cintura (-1,92 cm); sin embargo, el análisis no encontró un cambio significativo en la presión arterial, el perfil de lípidos y los niveles de glucosa en sangre [62]. La reducción significativa en el perfil de lípidos y la glucosa en sangre en la revisión de Hadgraft et al. (2020) puede deberse a criterios de búsqueda estrictos, mayor número de estudios y análisis de sensibilidad. Se podría plantear la hipótesis de que interrumpir los períodos de estar sentado puede mejorar el metabolismo de la glucosa posprandial, la resistencia a la insulina, el perfil de lípidos y otros biomarcadores de riesgo cardiometabólico, como los marcadores inflamatorios. Aunque se percibe que la reducción de los factores de riesgo cardiometabólico asociados con la ruptura del comportamiento sedentario regula la integridad endotelial, la perfusión cortical y, por lo tanto, puede mejorar las funciones cognitivas [21], los primeros estudios experimentales mecanicistas no lograron establecer la relación entre los factores de riesgo cardiometabólico, las funciones endoteliales y las funciones cognitivas. funciones [63, 64].

Efectos de la interrupción de la sesión prolongada sobre el metabolismo de la glucosa cortical y periférica

El metabolismo cerebral depende completamente de la glucosa como fuente de energía con 100-150 mg / día que constituye casi el 20% de las reservas corporales de glucosa, aunque el cerebro representa sólo el 2% del peso corporal [65]. El transportador de glucosa 1 (GLUT1) en las superficies luminal y abluminal de la barrera hematoencefálica es responsable del transporte activo de moléculas de glucosa a través de la barrera hematoencefálica estrecha y de la utilización de la glucosa en sangre cortical por las células parenquimatosas, facilitada por el gradiente de concentración [65]. El comportamiento sedentario, incluido el estar demasiado sentado, puede dar lugar a un gradiente de concentración reducido, y la hiperglucemia plasmática puede alterar la permeabilidad de la barrera hematoencefálica y reducir la sensibilidad de los transportadores de GLUT1, lo que puede provocar hipoglucemia cerebral [21]. Por lo tanto, interrumpir la sesión puede verse como una solución imperativa para mejorar la sensibilización de GLUT1 para mejorar el transporte de glucosa a través de la barrera hematoencefálica, a su vez, la utilización central de la glucosa y se especula para mejorar las funciones cognitivas. Se ha percibido que el aumento del metabolismo de la glucosa mediado por la contracción muscular con períodos agudos de bipedestación [66] o de marcha [67] mejora el metabolismo de la glucosa cerebral y las funciones cognitivas [21, 61].

Los episodios sedentarios prolongados pueden estar asociados con hipoperfusión cerebral y esto, a su vez, se asocia con neuroglucopenia, astrocitos neurales y daño microglial que resulta en funciones cognitivas deficientes [68]. Se ha descubierto que la bipedestación intermitente (por ejemplo, cada 20 min) reduce la glucosa e insulina posprandial mediante la regulación positiva de los transportadores de glucosa (GLUT1 y el transportador de glucosa 2 en el transportador de glucosa cerebral 4 en el músculo) [20, 21]. Una revisión sistemática reciente de Loh et al. (2020) encontraron una reducción significativa de la glucosa (tamaño del efecto, d = - 0,56 95 IC -0,70, - 0,30) e insulina (d = - 0,56 IC del 95% - 0,74, - 0,38) después de la actividad física al 40-70% del VO2máx o pausas para caminar autoseleccionadas cada 30 min a 1 h durante 2 min a 30 min durante un horario de trabajo típico de 7 a 9 h [19] . Aun así, otra revisión sistemática de Sauders et al. (2018) encontraron que interrumpir la sesión prolongada redujo la glucosa posprandial (d = - 0,36) y los niveles de insulina (d = - 0,37), pero no los niveles de triglicéridos plasmáticos (d = 0,06) [69]. Por lo tanto, postulamos que interrumpir la sesión prolongada puede facilitar el metabolismo de la glucosa y puede proporcionar suficiente glucosa al cerebro y, posteriormente, mejorar las funciones cognitivas [70]. Por tanto, la utilización mejorada de la glucosa cortical y la regulación de la glucosa periférica con las microcortes pueden verse como mecanismos imperativos para la mejora de las funciones cognitivas.

Efectos de romper el estar sentado durante mucho tiempo sobre el tejido adiposo y los marcadores inflamatorios

En un ensayo cruzado con contrapeso, se planteó la hipótesis de que la inflamación del tejido adiposo perivascular estaba relacionada con la incidencia de enfermedades vasculares [71]. El estudio encontró una reducción significativa en la expresión de ARNm del tejido adiposo para varios genes inflamatorios, incluidos, entre otros, la interleucina 6, la leptina, la adiponectina, la piruvato deshidrogenasa quinasa y el receptor de insulina [71]. En un ensayo controlado aleatorio, Grace et al. (2019) demostraron los efectos metabólicos de romper los cambios transcripcionales del tejido adiposo durante períodos prolongados [72]. Se ha descubierto que interrumpir la sesión prolongada se asocia positivamente con la regulación del metabolismo de los lípidos y las vías inflamatorias [72], el aumento de la señalización de la insulina y la regulación del ciclo celular de los adipocitos [18]. Los cambios fisiológicos anteriores pueden estar asociados con una reducción de marcadores inflamatorios como la interleucina-6 (IL-6) y los radicales libres. Por lo tanto, interrumpir la sesión podría reducir significativamente las citocinas proinflamatorias, como el factor de necrosis tumoral α (TNF-α) y la IL-6, que a su vez pueden reducir la formación de macrófagos en el espacio subendotelial, formando células espumosas y la aterogénesis y las funciones vasculares cerebrales resultantes. [73]. Sin embargo, se justifican más estudios basados ​​en ensayos clínicos aleatorios sólidos para evaluar los efectos a largo plazo de interrumpir la sesión con intervenciones adecuadas sobre la inflamación o las funciones vasculares [18].

Efectos de dejar de estar sentado durante mucho tiempo sobre el gasto energético

El metabolismo cerebral representa el 20% del metabolismo total en reposo del cuerpo [21]. Los cambios dinámicos en el metabolismo de la glucosa cerebral son de suma importancia para la activación neuronal, la plasticidad neuronal y las funciones cognitivas [21]. Durante el proceso de pensamiento, un aumento en el metabolismo neuronal depende de la disponibilidad de sustratos y del metabolismo general de la glucosa del cuerpo. Además, el funcionamiento mitocondrial cerebral depende de la glucosa cerebral y del acoplamiento neurometabólico-vascular [48].

El estrés oxidativo está relacionado con la sobrenutrición, la obesidad y la reducción del gasto energético [74]. La reducción del gasto energético se asocia con cambios en el estado oxidativo celular (enzimas mitocondriales y cambios en la vía glucolítica), especialmente un aumento de especies reactivas de oxígeno o hipoxia, que inducen estrés y daño celular [74]. Además, se ha descubierto que la orexina, un neuropéptido hipotalámico excitador, que aumenta con la actividad física voluntaria, aumenta el metabolismo cerebral, facilita la secreción de serotonina del tronco encefálico y mejora la vigilia diurna [75]. Se argumenta que la orexina se reduce en las poblaciones obesas y de edad avanzada y se afirma que está asociada con funciones cognitivas deficientes, como se muestra en la figura 6.

El gasto de energía resultante de interrumpir la sesión prolongada podría aumentar el metabolismo cerebral al aumentar las orexinas (neuropéptidos) y mejorar la circulación cortical. Las orexinas, a su vez, pueden estimular los sistemas excitadores motores (norepinefrina, serotoninas) y estimulantes de la excitación (monoaminas, acetilcolina).

Se argumenta que la reducción del gasto energético se asocia negativamente con las funciones cognitivas [76]. Se ha encontrado que las personas con obesidad / sobrepeso tienen peores resultados cognitivos en comparación con sus contrapartes delgadas, principalmente las relacionadas con las funciones ejecutivas [77]. Middleton y col. (2013) investigaron la relación entre las funciones cognitivas (basadas en un mini examen del estado mental) y el gasto energético (estimado mediante la técnica del agua de doble etiqueta) en 323 adultos mayores que viven en la comunidad a través de un estudio de cohorte prospectivo [78]. Los adultos mayores con un alto gasto energético tenían menores probabilidades de incidencia de deterioro cognitivo (razón de posibilidades [OR]: 0,09 IC del 95%: 0,01–0,79) en comparación con aquellos con un bajo gasto energético. En otro estudio (transversal) de 123 adultos no dementes que vivían en la comunidad, el gasto de energía representó de forma independiente una variación del 2% en el aprendizaje verbal y el retraso en el recuerdo verbal en la prueba de aprendizaje verbal auditivo de Rey [76]. Por lo tanto, podría especularse que el aumento del gasto energético y la mejora del metabolismo de la glucosa mejoran las funciones ejecutivas, como la inhibición de la respuesta y la velocidad de procesamiento de la información entre los adultos [58], pero aún no se han investigado pruebas convincentes.

Efectos de la interrupción del asiento sobre las funciones neuroendocrinas.

Aunque durante décadas se ha investigado la facilitación del sistema nervioso simpático y hormonas neurales como la epinefrina y la noradrenalina durante el cambio postural [79], no se ha comprobado su papel en las funciones cognitivas y de excitación. La fatiga crónica después de estar demasiado sentado puede estar asociada con un deterioro de las funciones del sistema nervioso autónomo [13]. En un ensayo cruzado, se descubrió que las caminatas intermitentes mejoran la fatiga (escala analógica visual - VAS-F) y las funciones cognitivas: memoria episódica (prueba de asociación de rostro y nombre), inhibición (pruebas de Eriksen flanker y Stroop) y actualización de la función ejecutiva ( n-back y prueba de memoria de letras) en comparación con estar sentado ininterrumpidamente en una condición experimental de 7 h [13]. El mecanismo causal probable a través del cual la ruptura de las estrategias de estar sentado prolongadamente reduce la fatiga es a través de la regulación del sistema nervioso autónomo. Se ha planteado la hipótesis de que el aumento de la facilitación del sistema nervioso simpático, el aumento de la liberación de adrenalina, noradrenalina y el aumento del metabolismo y el suministro continuo de glucosa cerebral reducen la fatiga central y mejoran la cognición [13].

Dejar de estar sentado durante mucho tiempo o hacer ejercicio puede aumentar los niveles de dopamina y catecolaminas en el cerebro [59].En consecuencia, las catecolaminas cerebrales podrían aumentar la excitación activando la formación reticular [80]. Además, la interacción entre las hormonas del eje hipotalámico-pituitario-adrenal (HPA) y el BDNF se asocia significativamente con las funciones cognitivas [80]. Aunque el cerebro es la principal fuente de BDNF, también se postula que las enzimas circulatorias secretadas por músculos como la irisina, la catepsina B o el β-hidroxibutirato derivado del hígado durante el ejercicio / actividad física influyen positivamente en el BDNF, que se asocia con el aprendizaje. y funciones cognitivas relacionadas con la memoria [61].

En una prueba piloto cruzada de Wennberg et al. (2016), los participantes permanecieron sentados ininterrumpidamente durante 7 ho sentados interrumpidos con una caminata de 3 minutos cada 30 minutos durante 2 días con un período de lavado de 6 días entremedio [13]. Los autores encontraron una reducción significativa en los niveles de fatiga y una mejora en las puntuaciones cognitivas compuestas de la Face-Name Association, la prueba de Eriksen Flanker, la prueba de color Stroop, la N-back y la prueba de memoria de letras a las 4 hy 7 h de estar sentado. Además, las puntuaciones de fatiga a lo largo del tiempo se correlacionaron con una disminución de la frecuencia cardíaca y la DOPA plasmática y un aumento de la DHPG plasmática [13]. En el ensayo cruzado de tres brazos de Wheeler et al. (2020), el BDNF sérico de 8 h se encontró significativamente más alto en dos días de intervención entre 65 trabajadores de oficina obesos sedentarios australianos [61]. Sus participantes recibieron ejercicio matutino con descansos cada 30 minutos (EX + BR) o sin descansos durante las siguientes 6,5 h (EX + SIT) [171 (- 449 a + 791) ng / mL · hora] en comparación con la sesión ininterrumpida (SIT) día durante 8 h [- 227 (- 851 a + 396) ng / ml · hora] [61]. Sin embargo, los autores no encontraron diferencias significativas entre los grupos de intervención EX + SIT o EX + break [61]. A pesar de la creciente evidencia anecdótica, la evidencia empírica parece seguir siendo equívoca con respecto a los efectos beneficiosos de interrumpir la sesión prolongada en las funciones neuroendocrinas.

Efectos de romper el estar sentado durante mucho tiempo en el sistema muscular

Se postula la interrupción de la actividad muscular monótona con descansos programados para regular el torque y la potencia pico isocinéticos. Se considera que estos cambios fisiológicos revierten la potenciación reducida de las unidades motoras y la fatiga neuromuscular asociada con estar sentado durante mucho tiempo (Fig. 5) [14]. Sin embargo, la evidencia empírica actual no favorece los efectos (neuromusculares) de interrumpir la sesión, especialmente, sobre la amplitud de la contracción del músculo esquelético y la fatiga acumulada durante las horas de trabajo típicas [81].

Efectos de la interrupción de la sesión prolongada sobre la dinámica vascular cerebral y periférica

Se postula que interrumpir los períodos de estar sentado con períodos cortos de actividad física mejora las funciones endoteliales, regula el flujo sanguíneo cerebral periférico, mejora el retorno venoso (Fig. 7) y se considera una estrategia profiláctica para mitigar el deterioro de las funciones cognitivas asociadas con permanecer sentado durante un período prolongado [57]. . En una revisión sistemática reciente, Paterson et al. (2020) analizaron los efectos de los episodios interrumpidos con ejercicios aeróbicos, ejercicios de resistencia o de pie sobre la dilatación mediada por flujo de las arterias braquial, femoral y tibial posterior de 6 estudios [47]. La revisión encontró una dilatación mediada por flujo significativamente mayor (1,91% IC del 95%: 0,40–3,42%) durante los períodos de sesión interrumpida en comparación con la sesión ininterrumpida [47]. Sin embargo, la relación dosis-respuesta de las intervenciones dirigidas a reducir el estar sentado o mejorar la actividad física en la velocidad del flujo cerebral sigue sin estar clara.

Se postula que interrumpir la sesión con actividad física de intensidad baja a moderada mejora las funciones vasculares al mejorar el retorno venoso. Esta mejora puede deberse a la racionalización del flujo sanguíneo, la dilatación mediada por el flujo y la tensión de cizallamiento endotelial que aumenta el retorno venoso y mejora la perfusión cortical.

En un ensayo cruzado, 15 adultos de mediana edad se sometieron a tres intervenciones: sentarse ininterrumpidamente durante 4 h, sentarse interrumpido con una caminata de 2 minutos cada 30 minutos y sentarse con una caminata de 8 minutos cada 2 h [57]. El estudio encontró una disminución significativa de la velocidad del flujo cerebral al estar sentado ininterrumpidamente (- 3,2 ± 1,2 cm / s) en comparación con los descansos para caminar de 2 minutos (0,6 ± 1,5 cm / s) pero no los descansos para caminar de 8 minutos (- 1,2 ± 1,0 cm). /s). Al contrario de estudios anteriores, Maasakkers et al. (2020) no lograron encontrar una diferencia significativa en la velocidad del flujo cerebral o las funciones vasomotoras cerebrales entre los períodos de sesión ininterrumpidos (3 h) e interrumpidos (2 minutos de descanso cada 30 minutos durante 3 h) combinados con o sin tareas mentales en 22 adultos mayores ( 78 años) [63]. Los hallazgos inconsistentes antes mencionados con respecto a los efectos de las sesiones de descanso interrumpidas sobre la velocidad del flujo cerebral y la perfusión dificultan la extrapolación de los efectos de tales intervenciones en las funciones cognitivas.

Pocos ensayos controlados prometedores han logrado observar un cambio en la tensión de cizallamiento de los vasos sanguíneos periféricos y el porcentaje de dilatación mediada por el flujo después de una exposición aguda de interrumpir la sesión con diferentes dosis de actividad física (caminatas de baja intensidad a ejercicios de intensidad moderada) [82, 83]. Thosar y col. (2015) interrumpieron 3 h de estar sentado con descansos activos que impidieron una disminución de la dilatación de la arteria femoral superficial (0,24–1,74% desde el valor inicial) sin reducción de las tasas de cizallamiento en 12 hombres no obesos [82]. Además, Carter et al. (2019) en un estudio experimental investigó los efectos de dos estrategias de descanso diferentes (descansos de 2 min para caminar cada 30 min de estar sentado y descansos de 8 min para caminar cada 2 h) sobre la función endotelial de la arteria femoral superficial en 15 trabajadores sanos de oficina que trabajaban en escritorio. . Encontraron un aumento en el flujo sanguíneo de AGS (en 0,45 ± 17,7 ml · min) después de pausas de 8 min en comparación con pausas de 2 min [83]. El aumento observado del flujo sanguíneo y la dilatación arterial se percibe como un mecanismo necesario para reducir el riesgo de aterosclerosis y futuras enfermedades cardiovasculares [44]. Esta vasodilatación mejorada se debe probablemente a la mejora del óxido nítrico (factor relajante derivado del endotelio), las prostaglandinas y el aumento del retorno venoso que, a su vez, puede mejorar la perfusión cortical [84]. En un estudio reciente, Carter et al. (2020) evaluaron los efectos de una intervención de cibersalud sobre la función vascular, entre otros resultados, en 14 oficinistas sanos durante 8 semanas. A pesar de la interrupción percibida del flujo de trabajo rutinario, las funciones vasculares mejoraron (d = 0,88) y el tiempo total diario sentado (d = 0,92) disminuyó con los descansos programados realizados a través de la intervención de cibersalud [85].

Resumen de la hipótesis

Estar sentado durante mucho tiempo (en exceso) en el lugar de trabajo produce cambios vasculares y cardiometabólicos que predisponen a la inflamación vascular tanto periférica como central, y la mala perfusión cortical puede conducir a una función cognitiva deficiente. Con una miríada de efectos nocivos asociados con sentarse en exceso, es necesario visualizar el descanso o la reducción de la actividad sentada como una medida necesaria para mitigar los riesgos cardiovasculares / metabólicos y la función cognitiva deficiente.

Las funciones ejecutivas son cruciales para mejorar la productividad laboral. Por lo tanto, interrumpir la sesión prolongada puede influir indirectamente en la productividad del trabajo en los trabajadores de oficina sedentarios a través de varios mecanismos fisiológicos (Fig. 4) para los cuales la evidencia aún está emergiendo.

Las intervenciones ocupacionales, entre otras, como el uso de escritorios de altura ajustable, la participación en reuniones de pie / a pie, la reestructuración ambiental (por ejemplo, escaleras), la restricción del uso de ascensores, los desplazamientos activos al trabajo y el asesoramiento sobre actividad física son algunos intentos de reducir el comportamiento sedentario relacionado con la ocupación. [86,87,88,89]. La evidencia contemporánea afirma que las intervenciones digitales en el lugar de trabajo, como la salud electrónica, pueden influir en el riesgo de enfermedad cardiometabólica, especialmente en la presión arterial media (PAM) [90, 91]. Se encontró que una intervención de salud electrónica de 12 meses reduce la PAM (3.6–4.0 mmHg) significativamente en comparación con el valor inicial. Existe una plétora de evidencia para enfatizar los efectos de las intervenciones conductuales unimodales o multimodales para mejorar el comportamiento sedentario y minimizar los períodos de sesiones excesivos durante las horas de trabajo [87, 89]. A pesar de esta creciente evidencia sobre los efectos positivos de la reducción de la permanencia sentada en los resultados de salud, el comportamiento de estar sentado parece ser cada vez más prevalente en todo el mundo [92]. Abogar por 1 h de actividad física de moderada a vigorosa en los gimnasios para los trabajadores de oficina (sentados más de 6 h / día) parece menos factible. Se podrían recomendar actividades de intensidad ligera bastante frecuentes durante las horas de trabajo típicas para mitigar los efectos perjudiciales asociados con estar sentado durante mucho tiempo.

Fortalezas y limitaciones del estudio

La presente revisión de mapeo presenta conceptos e hipótesis basados ​​en teorías derivadas de la evidencia disponible que sustenta los efectos fisiológicos de la ruptura sentada sobre el desempeño cognitivo. Los resultados pueden informar a las partes interesadas sobre la formulación de preguntas de investigación y la realización de estudios primarios para abordar la brecha de evidencia en esta área y también identificar la necesidad de abordar el rendimiento cognitivo en las pautas de actividad física existentes. Empleando una búsqueda pragmática y una síntesis interpretativa crítica, hemos buscado, identificado e incluido revisiones y estudios primarios basados ​​en su relevancia para nuestra pregunta de investigación. No se incluyeron la literatura gris ni los estudios en otros idiomas. Aun así, a diferencia de las revisiones sistemáticas de la efectividad de las intervenciones, esperamos que agregar algunos estudios más tenga menos probabilidades de cambiar los conceptos y los mecanismos fisiológicos mapeados. Además, no evaluamos la calidad metodológica (riesgo de sesgo) de los estudios incluidos, ya que no se recomiendan las revisiones de mapeo. Estas consideraciones metodológicas deben tenerse en cuenta al interpretar los hallazgos de la revisión del mapeo.

Implicaciones de la investigación

Aunque la hipótesis parece estar prosperando bien, según esta revisión de mapeo, para investigar los efectos de interrumpir la sesión prolongada en las funciones cognitivas, la evidencia que sustenta los mecanismos fisiológicos hipotetizados está en su infancia. Aún quedan varias preguntas sin respuesta: 1) la respuesta a la dosis (frecuencia, intensidad y duración) de las pausas programadas en las funciones cognitivas aún no está clara 2) los mecanismos moleculares por los cuales la interrupción de la sesión prolongada con o sin ejercicio / actividad física mejora la capacidad cognitiva la función sigue siendo ambigua 3) las diferencias de edad y género en las respuestas a la interrupción de la sesión prolongada necesitan más investigación.


Mejorando su memoria de trabajo

Existe alguna evidencia de que es posible entrenar su memoria de trabajo utilizando tareas interactivas, como juegos sencillos para niños que involucran la capacidad de memoria. Se ha sugerido que esta formación puede ayudar a mejorar las puntuaciones en otros tipos de tareas, como las relacionadas con el vocabulario y las matemáticas. También hay alguna evidencia de que el entrenamiento para fortalecer la memoria de trabajo puede mejorar el rendimiento de los niños con afecciones específicas, como el TDAH. Sin embargo, las revisiones de la investigación a menudo concluyen que los beneficios son de corta duración y específicos de la tarea entrenada.

Además, las mejoras encontradas en algunos de estos estudios podrían deberse al aprendizaje de cómo utilizar de manera más eficiente los recursos de la memoria de trabajo de one & rsquos, en lugar de aumentar su capacidad. La esperanza para este tipo de capacitación es que podamos encontrar tareas relativamente simples que mejorarán el rendimiento no solo en la tarea en sí, sino que también se transferirán a una variedad de otras aplicaciones.

Este artículo se publicó originalmente en The Conversation. Lea el artículo original.

SOBRE LOS AUTORES)

Alex Burmester es investigador asociado en percepción y memoria en la Universidad de Nueva York.


3. Vincula información nueva a cosas que ya conoces.

En lugar de revisar las notas del examen, intente explicar lo que ha aprendido a alguien que no tenga conocimiento del contenido. Si eres capaz de enseñar a alguien de manera eficaz, eso significa que tú mismo tienes una sólida comprensión.

Su memoria a largo plazo generalmente tiene una capacidad infinita, pero es solo una estructura de almacenamiento. Por lo tanto, el hecho de que tenga algo almacenado allí no significa que pueda recuperarlo de manera efectiva y eficiente.

La mayoría de nosotros hemos tenido la experiencia de estudiar pero luego no hemos podido recuperar la información que hemos aprendido. O hemos recuperado la información de forma incorrecta, lo que significa que obtuvimos una respuesta incorrecta.

Esto puede deberse a que aprendimos el material en un nivel superficial, en contraposición a un nivel más profundo de procesamiento. El material de aprendizaje de memoria la noche anterior significa que no hemos vinculado la información a la estructura de conocimiento establecida.

Puede ayudarse a sí mismo vinculando nueva información con información antigua que ya ha almacenado en su memoria a largo plazo, como por ejemplo, trazando una analogía entre lo nuevo y algo que ya sabe.

Saber todo esto sobre la memoria te ayuda a comprender por qué algunos métodos de estudio son más o menos efectivos que otros. Al estudiar para los exámenes o no, es importante que pensemos en cómo funciona nuestro cerebro y cómo nosotros, como individuos, aprendemos mejor.


Método

La ingenua estrategia de norte-actualizaciones versus la estrategia eficiente de 1-actualización

Los participantes ingenuos normalmente pueden desempeñarse bien con norte = 1 y norte = 2, pero encuentra norte ≥ 3 extremadamente desafiante. La razón por la que la tarea se vuelve difícil con norte ≥ 3 es que los participantes deben actualizar el contenido de norte posiciones (ranuras) en WM después de la presentación de cada elemento. Las figuras 1 y 2 ilustran este ingenuo norte-actualiza la estrategia (presentada en la columna central) para dos tipos de norte-tareas traseras: letras (Fig. 1) y posiciones espaciales (Fig. 2). Con esta estrategia, el último norte Los elementos siempre se almacenan en WM en el orden de su presentación. Cuando se presenta un nuevo estímulo, se compara con el ítem más antiguo (presentado norte estímulos antes). Se pide a los participantes que presionen un botón si reconocen la coincidencia: repetición del estímulo con un intervalo de norte (indicado en amarillo en las Figs. 1 y 2). Después de cada comparación, los participantes deben actualizar todos los espacios de WM: todos los n (+1) elementos se "empujan" una posición hacia atrás (a la izquierda en la Fig. 1), de modo que la posición más "reciente" contenga el elemento presentado recientemente y el " posición más antigua ”sostiene el objetivo de la próxima presentación de estímulo. Por ejemplo, cuando los elementos son letras, norte = 3, la representación en WM es D, S, R, y la siguiente letra es B (ver Fig. 1, centro, línea 3) —este B se comparará con el elemento en la ranura que contiene el elemento más antiguo en WM—D (centro, letra adjunta) y luego se agrega a WM en la ranura más reciente, a continuación R. Luego, el contenido de los espacios ocupados en WM se actualizará, se desplazará hacia atrás, de modo que D se eliminará, manteniendo la representación de tres letras desplazada—S, R, B. Por lo tanto, la estrategia ingenua requiere una actualización en el contenido de todas las ranuras de WM: un cambio en las ranuras de todas norte elementos en la memoria en cada presentación de estímulo.

Una ilustración de las dos estrategias para norte-back con letras: ingenuo norte-actualizaciones (centro) y una eficiente 1-actualización (derecha), similar a la utilizada por Laine et al. (2018), norte = 3. La secuencia de letras se muestra en la columna de la izquierda. Cada triplete horizontal de letras representa la información almacenada en WM durante ese ensayo antes de que se presente la letra de la izquierda (después de que se presentó la letra anterior). La letra más reciente de cada ensayo se indica en rojo. La ranura que almacena el contenido que se está comparando con la letra entrante se resalta con un marco en negrita. Los estímulos objetivo repetidos con un intervalo de 3 se resaltan en amarillo. La estrategia ingenua almacena las letras en WM en el orden de su presentación, y cada nueva letra se compara con la letra que se almacena en la ranura de memoria más antigua. Después de cada comparación, las tres letras almacenadas en WM se desplazan una ranura hacia atrás (la primera letra se descarta) y la nueva letra se inserta en la última ranura de WM. Por lo tanto, cada paso requiere actualizar el contenido de tres ranuras, como con una pila básica. Por el contrario, en la estrategia eficiente de 1 actualización, solo el espacio atendido se actualiza después de cada nuevo estímulo, independientemente de norte. La posición atendida se cambia en cada paso, pero no hay cambios en el contenido de las posiciones desatendidas. (Figura de color en línea)

Una ilustración de dos estrategias para el espacio norte-back: ingenuo norte-actualizaciones (centro) y 1-actualización eficiente (derecha), norte = 3. La secuencia de estímulos se presenta en la columna de la izquierda. Cada triplete de círculos representa la información almacenada en WM durante una prueba, cuando se presenta un nuevo círculo. Los círculos rojos difuminados representan la ubicación del estímulo más antiguo en WM, que pronto se eliminará. Las flechas representan actualizaciones de ubicaciones en WM. Repeticiones con norte = 3 (objetivos) están resaltados en amarillo. En la estrategia ingenua, las ubicaciones se almacenan en WM en el orden de su presentación. El "más antiguo" (presentado norte intervalos anteriores) se compara con el elemento recién presentado y se actualizan las tres ranuras en WM, cada una con el contenido de una ranura más reciente, como con una pila básica. En la estrategia eficiente de 1 actualización, solo se compara y actualiza una ranura de WM. Lo que cambia es el espacio atendido (y actualizado) en WM. Creciente norte (ver Fig. 5) aumenta el ciclo de seguimiento con el número de posiciones retenidas, pero no el número de actualizaciones por presentación de estímulo. (Figura de color en línea)

Por el contrario, la estrategia descrita por Laine et al. (2018) para letras (ver Fig.1, columna de la derecha) y su paralelo para la tarea espacial que derivamos (ver Fig.2, columna de la derecha) no incluye cambios en la representación de WM. En lugar de cambiar los elementos en las ranuras de WM, cambia la ranura a la que se asigna la atención en la representación de WM dada. El cambio en el espacio atendido en WM no carga la WM (Myers, Chekroud, Stokes y amp Nobre, 2018). Fundamentalmente, en cada prueba solo se actualiza el elemento en el espacio atendido (si difiere del objetivo esperado). Por lo tanto, la estrategia requiere, como máximo, actualizar el contenido de una ranura WM (en comparación con norte espacios en la estrategia ingenua), realizar un seguimiento de qué posición es ahora relevante y un cambio de atención, que no ocupa recursos adicionales de WM (Myers et al., 2018). Por ejemplo, para letras y norte = 3 (ver Fig.1, derecha), cuando la representación en WM es D, S, R, luego B es la nueva carta, y el puesto atendido es el primero (línea 3), solo este puesto se actualiza para que la nueva representación en WM sea B, S, R. Cuando se presenta el siguiente estímulo (línea 4), la atención se desplaza a la segunda posición y el nuevo estímulo se compara con S, que se actualizará si no hay coincidencia. Por tanto, si el nuevo elemento es norte, la secuencia WM actualizada será B, N, R. A continuación, se atenderá el tercer puesto, y luego se volverá al primero (cuando norte = 4, este bucle tiene cuatro posiciones, como se ilustra en la Fig.5).

La diferencia entre la cantidad de actualización requerida por cada estrategia se puede ver fácilmente al examinar la similitud entre representaciones de WM consecutivas, que se muestran en líneas consecutivas en la Fig. 1. También se puede percibir la similitud en el sonido haciendo sonar las secuencias de actualización previa y posterior (contenido de pasos consecutivos): D, S, R es mucho más similar a B, S, R (estrategia eficiente de 1 actualización) que S, R, B (estrategia ingenua), ya que el contenido de un solo espacio se modifica en el primero, en contraposición a tres espacios en el segundo.

La descripción anterior se centra en letras. Ahora ampliamos la misma estrategia conceptual a otros estímulos (aunque la analogía puede no ser transparente para los participantes). Cuando la tarea es espacial (ver Fig. 2), las ubicaciones espaciales de los estímulos deben retenerse en WM. Por lo tanto, el mismo norte-actualizaciones versus 1-estrategia de actualización se aplica a la tarea espacial. En la estrategia ingenua, los participantes comparan constantemente el elemento en el primer espacio (el más antiguo) y luego actualizan todo el conjunto de espacios empujándolos hacia atrás y quitando el espacio "más antiguo" de la memoria (como se ilustra en la Fig. 2, izquierda). En la estrategia eficiente, solo se actualiza una ranura. Este espacio, el atendido y actualizado, cambia con la presentación de cada estímulo, en un bucle con una longitud de norte (por norte elementos). Aquí también, la eficiencia resulta de resolver la tarea usando la estrategia de 1 actualización (solo se actualiza una ranura de WM en cada paso de la Fig. 2, derecha) y realizar un seguimiento de qué elemento debe ser atendido a continuación. Al igual que con las letras, cambiar la estrategia de actualizar todas las ranuras a actualizar solo la ranura atendida, con el índice en bucle sobre el número de elementos (primero, segundo, tercero, primero) reduce los recursos de WM necesarios para alcanzar el mismo nivel de éxito.

En este estudio, elegimos utilizar un espacio norteEn el pasado, habíamos entrenado a un grupo de participantes con esta tarea, sin instrucciones de estrategia explícitas, durante 40 sesiones (Jakoby et al., 2019). La mayoría de esos participantes mejoraron significativamente en esta tarea, pero no mostraron transferencia a otras tareas de WM. Ahora preguntamos qué habían aprendido realmente estos participantes durante esta capacitación, y si se podría obtener un grado similar de mejora en menos tiempo si se les enseñara explícitamente a los participantes la estrategia eficiente de 1 actualización.

Diseño experimental y participantes

En este artículo, comparamos los datos de los dos siguientes grupos:

El grupo de estrategia-instrucción (norte = 14), que recibió tres sesiones de entrenamiento: una sesión ingenua sin instrucciones de estrategia y dos sesiones posteriores. Al comienzo de cada una de estas dos sesiones, vieron un videoclip detallado de 8 minutos con instrucciones estratégicas en hebreo (la versión en inglés de este videoclip se puede encontrar aquí [https://youtu.be/-21tuZQNMMQ]). Luego, un experimentador mostró al participante una secuencia de seis estímulos y le pidió que describiera la representación en la memoria en los Pasos 4-6 cuando norte = 3. El criterio de comprensión fue la estrategia de respuestas correctas para los tres pasos, y todos los participantes lo cumplieron. Luego se pidió a los participantes que realizaran la tarea de acuerdo con la estrategia presentada en el videoclip. El intervalo entre sesiones consecutivas fue de 1 a 8 días. A los participantes se les dijo que el objetivo del estudio es evaluar cómo el uso de esta estrategia específica afecta su desempeño de la tarea. Los datos de este grupo se recopilaron específicamente para este estudio.

El grupo sin instrucción, que entrenó durante 40 sesiones sin instrucciones de estrategia explícitas (cinco veces a la semana durante 2 meses). Los datos de este grupo han sido publicados previamente, en un estudio destinado a evaluar la transferencia a otras tareas de WM, que no encontró transferencia (Jakoby et al., 2019). A los participantes se les dijo que el objetivo del estudio es evaluar cómo el entrenamiento para una tarea mejora su desempeño en la tarea entrenada y en otras tareas que desafían la memoria. Ambos grupos respondieron los cuestionarios que se detallan a continuación, en los que exponen la estrategia que habían utilizado para realizar la tarea.

La elección de 14 participantes en el grupo de estrategia-instrucción tuvo como objetivo igualar el número de participantes que habían formado previamente el grupo sin instrucción. En el contexto de este estudio, el tamaño del efecto relevante es la magnitud de la mejora en la tarea entrenada. Dado que la mejora fue mayor que tres desviaciones estándar (Jakoby et al., 2019), 14 participantes por grupo fueron suficientes tanto en el grupo previamente estudiado (sin instrucción) como en el recién agregado (grupo de estrategia-instrucción). El análisis de poder estadístico muestra que para obtener el poder de 0.9 con α = 0.01, basado en los resultados de la primera y la última sesión del grupo sin instrucción (Jakoby et al., 2019), se necesitan al menos 10 participantes por grupo (Tabla 1).

Todos los participantes recibieron una compensación monetaria o crédito del curso por su participación (para obtener una descripción detallada de la compensación monetaria del grupo sin instrucción, consulte Jakoby et al., 2019). Los datos de un participante del grupo sin instrucción se excluyeron del análisis (se informan los datos de 14 participantes) porque su desempeño en la tarea antes del entrenamiento fue un valor atípico extremo (z puntuación superior a 2,5 en cada sesión). Su primer autoinforme indica el descubrimiento de la estrategia eficiente. Creemos que había descubierto la estrategia al principio de la primera sesión. Es importante destacar que todos los resultados informados siguen siendo estadísticamente significativos cuando se incluye a este participante.

Espacial norte-tarea trasera

A ambos grupos se les administró el mismo espacio norte-protocolo de espalda (Jakoby et al., 2019). En este protocolo, los círculos rojos se presentan secuencialmente, un círculo cada 2 segundos (duración del estímulo 500 ms intervalo entre estímulos 1500 ms), en una de las ocho posiciones de un rectángulo virtual en una pantalla de computadora. Los participantes responden presionando una barra espaciadora con su dedo índice cada vez que la ubicación de un círculo recién presentado coincide con la ubicación del círculo presentado norte retrocede (objetivo). No se requiere respuesta para los no objetivos. Se notifica a los participantes sobre los norte al comienzo de cada bloque. Cada bloque comprende n + 20 pasos (estímulos) e incluye seis objetivos. Los estímulos particularmente confusos son los señuelos: repeticiones con un intervalo ligeramente diferente al norte—Aparece un círculo en una posición anterior (repetición) pero con un intervalo de (norte - 1) o (norte + 1), como se ilustra en la Fig. 3. Es difícil diferenciar los señuelos de los objetivos: los participantes tienden a presionar el botón al detectar una repetición, incluso con intervalos diferentes (Duncan, 2003). En nuestro experimento, incluimos tres posibles niveles de dificultad del señuelo: el más fácil — sin señuelos, intermedio — cuatro señuelos por bloque (dos de cada tipo) y el más difícil — ocho señuelos por bloque (cuatro de cada tipo). Incluimos señuelos porque se ha demostrado anteriormente que los señuelos aumentan la carga de WM y los requisitos de control cognitivo (por ejemplo, Redick & amp Lindsey, 2013 Szmalec, Verbruggen, & amp Kemps, 2011). El nivel de dificultad de cada bloque se determinó de la siguiente manera: si el rendimiento del participante fue 85% correcto o superior (calculado como tasa de aciertos menos falsa alarma), el nivel de dificultad para el siguiente bloque se incrementó agregando cuatro señuelos más. Después de alcanzar un nivel de ocho señuelos en un bloque, alcanzar el criterio de precisión del 85% aumentó norte por uno. Cuando el rendimiento fue 65% correcto o menos, el número de señuelos se redujo de ocho a cuatro a cero, y finalmente norte se redujo en uno (y el siguiente bloque, con el menor norte, incluiría ocho señuelos). El nivel de dificultad no se modificó de otra manera. Cada sesión duró

30 min y consistió en 25 bloques con breves descansos entre ellos. Las dos primeras sesiones comenzaron con norte = 2 y cuatro señuelos por bloque para todos los participantes. Las sesiones posteriores comenzaron para cada participante en el nivel de dificultad que habían alcanzado durante el último bloque de la sesión anterior. Se administró el mismo protocolo a ambos grupos.

Una ilustración de cinco pasos consecutivos en un bloque del espacio norte-tarea posterior, norte = 3

Cuestionarios

Ambos grupos respondieron cuestionarios sobre las estrategias que habían utilizado para realizar la tarea. En el grupo de estrategia e instrucción, los participantes completaron cuestionarios solo al final de la tercera sesión. Primero, se les pidió que describieran su estrategia con sus propias palabras (es decir, que explicaran lo que habían hecho y evaluaran la eficiencia de su estrategia). Luego, se les presentaron ilustraciones de dos estrategias: la ingenua norte-actualiza la estrategia y la eficiente 1-estrategia de actualización- y se les pidió que indicaran cuál estaba más cerca de su propia estrategia (si la hubiera). Este cuestionario tenía dos objetivos: (1) asegurarse de que los participantes en el grupo de estrategia-instrucción hubieran utilizado efectivamente la estrategia enseñada explícitamente (2) para ver si los participantes desarrollaron y utilizaron otros métodos.

En el grupo sin instrucción, cada participante respondió un cuestionario al final de cada semana de entrenamiento (cinco sesiones de entrenamiento). Se administró el mismo cuestionario todas las semanas. El cuestionario incluía dos preguntas abiertas con respecto al uso de la estrategia ("En general, ¿podría describir su estrategia para realizar la tarea de entrenamiento?" Y "¿Es una estrategia diferente a la que utilizó en el entrenamiento de la semana pasada?"). Las preguntas eran abiertas e inespecíficas, por lo que no se implicaría ninguna estrategia en particular y no se proporcionaría orientación inadvertidamente. Las respuestas a todos los cuestionarios se leyeron y analizaron solo después de que terminó el experimento, para que los participantes no se vieran afectados por las expectativas de los experimentadores. Para decidir qué estrategia se había utilizado y si se modificó con el entrenamiento, pedimos a cuatro revisores independientes, que estaban familiarizados con la tarea pero que estaban ciegos al desempeño de los participantes, que evaluaran en base a la respuesta de cada semana de cada participante si había usado la estrategia eficiente de 1 actualización, y si es así.


Memoria de trabajo: ¿qué es, por qué es importante y cómo se puede mejorar?

Cuando necesita recordar un número de teléfono, una lista de compras o un conjunto de instrucciones, confía en lo que los psicólogos y neurocientíficos denominan memoria de trabajo. Es la capacidad de retener y manipular información en la mente, en breves intervalos. Es para cosas que son importantes para ti en el momento presente, pero no dentro de 20 años.

Los investigadores creen que la memoria de trabajo es fundamental para el funcionamiento de la mente. Se correlaciona con muchas habilidades y resultados más generales y cosas como la inteligencia y el logro académico, y la mano está vinculada a los procesos sensoriales básicos.

Dado su papel central en nuestra vida mental y el hecho de que somos conscientes de al menos algunos de sus contenidos, la memoria de trabajo puede volverse importante en nuestra búsqueda para comprender la conciencia misma. Los psicólogos y neurocientíficos se enfocan en diferentes aspectos mientras investigan la memoria de trabajo: los psicólogos intentan trazar las funciones del sistema, mientras que los neurocientíficos se enfocan más en sus fundamentos neuronales. Aquí hay una instantánea de la situación actual de la investigación.

¿Cuánta memoria de trabajo tenemos?

La capacidad es limitada y podemos tener solo una cierta cantidad de información "en mente" en un momento dado. Pero los investigadores debaten la naturaleza de este límite.

Muchos sugieren que la memoria de trabajo puede almacenar un número limitado de "elementos" o "fragmentos" de información. Estos pueden ser dígitos, letras, palabras u otras unidades. La investigación ha demostrado que la cantidad de bits que se pueden almacenar en la memoria puede depender del tipo de artículo y los sabores de helado que se ofrecen en comparación con los dígitos de pi.

Una teoría alternativa sugiere que la memoria de trabajo actúa como un recurso continuo que se comparte con toda la información recordada. Dependiendo de sus objetivos, diferentes partes de la información recordada pueden recibir diferentes cantidades de recursos. Los neurocientíficos han sugerido que este recurso podría ser una actividad neuronal, con diferentes partes de la información recordada que tienen diferentes cantidades de actividad dedicadas a ellas, según las prioridades actuales.

En cambio, un enfoque teórico diferente sostiene que el límite de capacidad surge porque diferentes elementos interferirán entre sí en la memoria.

Y, por supuesto, los recuerdos se deterioran con el tiempo, aunque ensayar la información que está en la memoria de trabajo parece mitigar ese proceso. Lo que los investigadores llaman ensayo de mantenimiento implica repetir la información mentalmente sin tener en cuenta su significado y mdash, por ejemplo, revisar una lista de la compra y recordar los artículos como palabras sin tener en cuenta la comida en la que se convertirán.

Por el contrario, el ensayo elaborado implica dar significado a la información y asociarla con otra información. Por ejemplo, los mnemónicos facilitan el ensayo elaborado asociando la primera letra de cada uno de una lista de elementos con alguna otra información que ya está almacenada en la memoria. Parece que solo un ensayo elaborado puede ayudar a consolidar la información de la memoria de trabajo en una forma más duradera, llamada memoria a largo plazo.

En el dominio visual, el ensayo puede involucrar movimientos oculares, con información visual ligada a la ubicación espacial. En otras palabras, las personas pueden mirar la ubicación de la información recordada después de que se haya ido para recordarles dónde estaba.

Memoria de trabajo versus memoria a largo plazo

La memoria a largo plazo se caracteriza por una capacidad de almacenamiento mucho mayor. La información que contiene también es más duradera y estable. Los recuerdos a largo plazo pueden contener información sobre episodios en la vida, semántica o conocimiento de una persona, así como tipos de información más implícitos, como cómo usar objetos o mover el cuerpo de determinadas formas (habilidades motoras).

Los investigadores han considerado durante mucho tiempo la memoria de trabajo como una puerta de entrada al almacenamiento a largo plazo. Ensaye la información en la memoria de trabajo lo suficiente y la memoria puede volverse más permanente.

La neurociencia hace una clara distinción entre los dos. Sostiene que la memoria de trabajo está relacionada con la activación temporal de neuronas en el cerebro. Por el contrario, se cree que la memoria a largo plazo está relacionada con cambios físicos en las neuronas y sus conexiones. Esto puede explicar la naturaleza a corto plazo de la memoria de trabajo, así como su mayor susceptibilidad a interrupciones o choques físicos.

¿Cómo cambia la memoria de trabajo a lo largo de la vida?

El rendimiento en las pruebas de memoria de trabajo mejora durante la niñez. Su capacidad es una de las principales fuerzas impulsoras del desarrollo cognitivo. El rendimiento en las pruebas de evaluación aumenta constantemente durante la infancia, la niñez y la adolescencia. El rendimiento luego alcanza un pico en la edad adulta joven. Por otro lado, la memoria de trabajo es una de las habilidades cognitivas más sensibles al envejecimiento, y el rendimiento en estas pruebas disminuye en la vejez.

Se cree que el aumento y la disminución de la capacidad de la memoria de trabajo a lo largo de la vida están relacionados con el desarrollo normal y la degradación de la corteza prefrontal en el cerebro, un área responsable de las funciones cognitivas superiores.

Sabemos que el daño a la corteza prefrontal causa déficits de la memoria de trabajo (junto con muchos otros cambios). Y las grabaciones de la actividad neuronal en la corteza prefrontal muestran que esta área está activa durante el "período de retraso" entre el momento en que se presenta un estímulo a un observador y el momento en que debe dar una respuesta, es decir, el tiempo durante el cual está tratando de recordar la información.

Varias enfermedades mentales, incluidas la esquizofrenia y la depresión, están asociadas con un funcionamiento disminuido de la corteza prefrontal, que puede revelarse mediante neuroimágenes. Por la misma razón, estas enfermedades también se asocian con una disminución de la capacidad de la memoria de trabajo. Curiosamente, para los pacientes esquizofrénicos, este déficit parece más marcado en tareas de memoria de trabajo visual que verbal. En la infancia, los déficits de la memoria de trabajo están relacionados con dificultades en la atención, la lectura y el lenguaje.

Memoria de trabajo y otras funciones cognitivas.

La corteza prefrontal está asociada con una amplia gama de otras funciones importantes, incluida la personalidad, la planificación y la toma de decisiones. Es probable que cualquier disminución en el funcionamiento de esta área afecte muchos aspectos diferentes de la cognición, la emoción y el comportamiento.

Críticamente, se cree que muchas de estas funciones prefrontales están íntimamente ligadas a la memoria de trabajo y quizás dependen de ella. Por ejemplo, la planificación y la toma de decisiones requieren que ya tengamos "en mente" la información relevante para formular un curso de acción.

Una teoría de la arquitectura cognitiva, llamada Teoría del espacio de trabajo global, se basa en la memoria de trabajo. Sugiere que la información que se mantiene temporalmente "en la mente" es parte de un "espacio de trabajo global" en la mente que se conecta con muchos otros procesos cognitivos y también determina de qué somos conscientes en un momento dado. Dado que esta teoría sugiere que la memoria de trabajo determina de qué somos conscientes, comprender más sobre ella puede convertirse en una parte importante para resolver el misterio de la conciencia.

Mejorando su memoria de trabajo

Existe alguna evidencia de que es posible entrenar su memoria de trabajo mediante tareas interactivas, como juegos simples para niños que involucran la capacidad de memoria. Se ha sugerido que esta formación puede ayudar a mejorar las puntuaciones en otros tipos de tareas, como las relacionadas con el vocabulario y las matemáticas. También hay alguna evidencia de que el entrenamiento para fortalecer la memoria de trabajo puede mejorar el rendimiento de los niños con afecciones específicas, como el TDAH. Sin embargo, las revisiones de la investigación a menudo concluyen que los beneficios son de corta duración y específicos de la tarea entrenada.

Además, las mejoras encontradas en algunos de estos estudios podrían deberse al aprendizaje de cómo utilizar de manera más eficiente los recursos de la memoria de trabajo, en lugar de aumentar su capacidad. La esperanza para este tipo de capacitación es que podamos encontrar tareas relativamente simples que mejorarán el rendimiento no solo en la tarea en sí, sino que también se transferirán a una variedad de otras aplicaciones.

Alex Burmester es investigador asociado en percepción y memoria en la Universidad de Nueva York.