La estimulación con ruido eléctrico dirigida a un área específica del cerebro puede mejorar el aprendizaje de matemáticas en personas que encuentran la materia desafiante, revela un estudio reciente realizado por investigadores de las Universidades de Surrey y Oxford, la Universidad de Loughborough y la Universidad de Radboud en los Países Bajos.
El estudio único exploró la influencia de la neuroestimulación en el proceso de aprendizaje. Aunque existe un interés creciente en este método no invasivo, existe una comprensión limitada de las alteraciones neurofisiológicas inducidas y sus implicaciones en el aprendizaje.
Los investigadores descubrieron que la estimulación con ruido eléctrico en la parte frontal del cerebro mejoraba la capacidad matemática de las personas cuyo cerebro estaba menos excitado (por las matemáticas) antes de la aplicación de la estimulación.
No se identificó ninguna mejora en las puntuaciones matemáticas en aquellos que tenían un alto nivel de excitación cerebral durante la evaluación inicial o en los grupos de placebo. Los investigadores creen que la estimulación con ruido eléctrico actúa sobre los canales de sodio del cerebro, interfiriendo con la membrana celular de las neuronas, lo que aumenta la excitabilidad cortical.
El profesor Roi Cohen Kadosh, catedrático de Neurociencia Cognitiva y director de la Facultad de Psicología de la Universidad de Surrey, que dirigió este proyecto, afirmó: “El aprendizaje es clave para todo lo que hacemos en la vida, desde desarrollar nuevas habilidades, como conducir un coche, para aprender a codificar. Nuestros cerebros están constantemente absorbiendo y adquiriendo nuevos conocimientos.
“Anteriormente, hemos demostrado que la capacidad de una persona para aprender está asociada con la excitación neuronal en su cerebro. Lo que queríamos descubrir en este caso es si nuestro novedoso protocolo de estimulación podría potenciar, es decir, excitar, esta actividad y mejorar las habilidades matemáticas”.
Para el estudio, se reclutó a 102 participantes y se evaluaron sus habilidades matemáticas mediante una serie de problemas de multiplicación.
Luego, los participantes se dividieron en cuatro grupos: un grupo de aprendizaje expuesto a estimulación de ruido eléctrico aleatorio de alta frecuencia y un grupo de sobreaprendizaje en el que los participantes practicaron la multiplicación más allá del punto de dominio con estimulación de ruido eléctrico aleatorio de alta frecuencia.
Los dos grupos restantes consistían en un grupo de aprendizaje y sobreaprendizaje, pero fueron expuestos a una condición simulada (es decir, placebo), una experiencia similar a la estimulación real sin aplicar corrientes eléctricas significativas. Se tomaron registros EEG al principio y al final de la estimulación para medir la actividad cerebral.
El Dr. Nienke van Bueren de la Universidad de Radboud, que dirigió este trabajo bajo la supervisión del profesor Cohen Kadosh, dijo: “Estos hallazgos resaltan que los individuos con una excitabilidad cerebral más baja pueden ser más receptivos a la estimulación del ruido, lo que conduce a mejores resultados de aprendizaje, mientras que aquellos con una excitabilidad cerebral alta pueden ser más receptivos a la estimulación del ruido, lo que conduce a mejores resultados de aprendizaje, mientras que aquellos con una excitabilidad cerebral alta pueden Es posible que la excitabilidad no experimente los mismos beneficios en sus habilidades matemáticas”.
El profesor Cohen Kadosh añade: “Lo que hemos descubierto es cómo funciona esta prometedora neuroestimulación y en qué condiciones el protocolo de estimulación es más eficaz.
Este descubrimiento no sólo podría allanar el camino para un enfoque más personalizado en el proceso de aprendizaje de una persona, sino que también podría arrojar luz sobre el momento y la duración óptimos de su aplicación”.
Referencia: “Human neuronal excitation/inhibition balance explains and predicts neurostimulation induced learning benefits” by Nienke E. R. van Bueren, Sanne H. G. van der Ven, Shachar Hochman, Francesco Sella and Roi Cohen Kadosh, 31 August 2023, PLOS Biology.
DOI: 10.1371/journal.pbio.3002193