Carga cognitiva
Última actualización: 2025-11-25 | Mejora esta página
Hoja de ruta
Preguntas
¿Qué es la carga cognitiva y cómo afecta el aprendizaje?
¿Cómo podemos diseñar la instrucción para trabajar con, en lugar de contra, las limitaciones de la memoria?
Objetivos
- Recordar el límite cuantitativo de la memoria humana.
- Distinguir la carga cognitiva deseable de la indeseable.
- Evaluar la carga cognitiva asociada a una tarea de aprendizaje.
¿Qué Está Pasando Ahí Adentro?
Hemos estado hablando de modelos mentales como si fueran cosas reales, pero ¿qué sucede realmente en el cerebro de nuestra audiencia cuando está aprendiendo? La respuesta corta es que no lo sabemos; la respuesta más larga es que sabemos mucho más de lo que solíamos y tenemos algunos modelos bastante buenos que pueden ayudarnos a diseñar y brindar lecciones de manera más efectiva.
Este es un modelo simplificado de la arquitectura cognitiva humana. Están pasando muchas cosas aquí, así que vamos a estudiarlas por partes.
Dos Formas de Memoria
El núcleo de este modelo es la distinción entre dos tipos de memoria. La memoria a largo plazo sería como el sótano o la baulera: almacena una gran cantidad de información de manera más o menos permanente, aunque nuestra conciencia no pueda acceder a ella directamente. Allí guardamos, por ejemplo, los recuerdos de un cumpleaños de segundo grado o nuestro número de teléfono.
En cambio, la memoria a corto plazo, también llamada memoria de trabajo, funciona como el escritorio: es el espacio donde colocamos temporalmente la información que necesitamos tener a mano para pensar, razonar o resolver una tarea.
Cuando necesitamos acceder a un conocimiento o recuerdo, nuestro cerebro lo recupera de la memoria a largo plazo y lo lleva a la memoria de trabajo para poder usarlo. De manera inversa, la información nueva que llega a la memoria de trabajo debe codificarse, es decir, transformarse en una representación estable, para almacenarse en la memoria a largo plazo. Si esa información no llega a codificarse ni a integrarse en la memoria a largo plazo, no podrá recordarse más adelante y, en sentido estricto, no se habrá aprendido.
La información ingresa a la memoria a corto plazo principalmente a través de su canal verbal (para el habla) y el canal visual (para las imágenes). Un modelo más completo también incluiría el sentido del tacto y la capacidad para oler y saborear cosas, pero los ignoraremos por ahora.
La última parte de esta imagen es el trabajo que hace nuestro cerebro para integrar la información que recibe a través de diferentes canales. Si escuchamos y vemos cosas al mismo tiempo, nuestro cerebro trata de integrarlas correlacionándolas y almacenándolas juntas. Como veremos en unos momentos, eso puede ayudar o perjudicar el aprendizaje.
Tal como lo hemos representado hasta ahora, el diagrama otorga igual peso a los canales verbal y visual. Sin embargo, en la práctica, la mayoría de las personas procesan mucha más información, y con mayor rapidez, a través del canal visual.
Pregunta para contestar en el chat:
¿Crees que incluir imágenes o recursos visuales junto con una explicación oral ayuda a comprender y recordar mejor la información? ¿Por qué piensas que puede suceder eso?
La Teoría del Aprendizaje Multimedia de Richard Mayer (Cognitive Theory of Multimedia Learning) sostiene que las personas aprenden mejor cuando la información se presenta de forma combinada entre palabras e imágenes, en lugar de sólo mediante texto o discurso. Se basa en tres supuestos cognitivos:
- Doble canal de procesamiento, que distingue entre un canal visual/pictórico y otro auditivo/verbal para gestionar la información entrante;
- Capacidad limitada de la memoria de trabajo, que impone un umbral a la cantidad de información que puede procesarse simultáneamente; y
- Procesamiento activo, según el cual el aprendizaje significativo requiere que el estudiante seleccione, organice e integre la información nueva con los conocimientos previos.
Cuando los estímulos visuales y auditivos (por ejemplo, narraciones, explicaciones verbales) se coordinan temporal y conceptualmente, ambos canales colaboran en la codificación dual de la información, lo que fortalece la comprensión y la retención a largo plazo. Esta integración es especialmente eficaz cuando el diseño de la lección evita sobrecargar la memoria de trabajo.
Leer Es Raro
Este modelo también explica por qué resulta menos efectivo presentar información redundante en forma de texto y habla simultáneamente, como leer en voz alta una diapositiva con mucho texto o proyectar subtítulos que repiten exactamente lo que dice quien presenta. El texto ingresa primero por el canal visual, pero luego se procesa también a través del canal verbal. Nuestro cerebro no puede evitar intentar conciliar ambos flujos de información, uno recibido por los ojos y otro por los oídos. Esa comparación constante entre lo que se lee y lo que se escucha exige un esfuerzo mental adicional, porque el cerebro busca verificar que ambos mensajes coincidan. Al hacerlo, se reduce la capacidad disponible para codificar y almacenar la información de manera significativa.
Por lo tanto, el aprendizaje mejora cuando la información se presenta de manera complementaria a través de los canales visual y verbal, ya que cada uno procesa tipos distintos de estímulos y se refuerzan mutuamente. En cambio, disminuye cuando la misma información se repite simultáneamente por ambos canales porque ocupa recursos cognitivos innecesarios. Este fenómeno se conoce como efecto de redundancia [Maye2003].
Tres escenarios ilustran este principio:
- Habla e imágenes: se integran con facilidad y favorecen el aprendizaje.
- Texto e imágenes: requieren un esfuerzo adicional para convertir el texto en una representación verbal, pero pueden funcionar bien.
- Habla, texto e imágenes: generan la mayor demanda cognitiva (salvo en contextos en que el texto cumple una función de apoyo, como los subtítulos en otro idioma).
Carga Cognitiva
El “esfuerzo mental” mencionado en el punto anterior hace referencia a un concepto central en educación, el de Carga Cognitiva. El concepto de carga cognitiva se refiere a la cantidad de recursos mentales que una persona necesita utilizar para procesar, comprender y almacenar información mientras aprende o realiza una tarea. Surge de la Teoría de la Carga Cognitiva (Sweller, 1988), basada en la idea de que la memoria de trabajo humana tiene una capacidad limitada: sólo puede manejar una cantidad reducida de información a la vez. Cuando la demanda mental de una tarea supera esa capacidad, el aprendizaje se vuelve ineficiente o incluso se interrumpe.
Por eso, en el diseño de materiales y experiencias educativas, es fundamental regular la carga cognitiva: no se trata de eliminar el esfuerzo, sino de dirigirlo hacia lo que realmente favorece el aprendizaje. El objetivo no es que la tarea sea “fácil”, sino que el esfuerzo mental esté bien invertido.
Existen tres tipos principales de carga cognitiva.
La carga cognitiva intrínseca es la carga inherente al contenido que queremos enseñar. Es lo esencial de la tarea: por ejemplo, entender un concepto nuevo o seguir una receta. Está determinada por la complejidad del material y por el nivel de conocimiento previo sobre el tema que tiene el estudiante. Esta carga no se puede eliminar, pero sí se puede gestionar, dividiendo el contenido en pasos más pequeños o activando conocimientos previos que reduzcan la dificultad percibida.
La carga cognitiva pertinente es el esfuerzo mental adicional que implica procesar la información de manera profunda, es decir que ayuda a aprender mejor. Implica cosas como hacer conexiones entre ideas, organizar conceptos, elaborar ejemplos propios o aplicar estrategias de resolución. A diferencia de la carga intrínseca, esta carga no es inherente a la tarea pero es deseable, porque está directamente relacionada con la construcción de esquemas mentales estables en la memoria a largo plazo. Fomentar esta carga implica promover la reflexión, la autoexplicación y la práctica deliberada.
La carga cognitiva extrínseca no contribuye al aprendizaje y puede surgir de factores externos como distracciones ambientales o barreras tecnológicas, pero también de lecciones diseñadas de manera poco clara o desordenadas, con saltos lógicos, términos no explicados o exceso de información. Es todo lo que distrae o dificulta el aprendizaje sin aportar valor.
Para explicar las diferencias, imaginemos que están aprendiendo a hablar francés y que se les ha pedido que traduzcan esta oración:
¿Cómo está tu rodilla?
Supongamos que les damos las palabras que necesitan. Tienen que hacer dos cosas: recordar algunas palabras y organizarlas gramaticalmente, de modo que todo lo que tienen que hacer es organizarlas en el orden correcto.
genou
comment
ton
va
Hicimos el problema mucho más simple dándoles el vocabulario y permitiéndoles enfocar su atención en la gramática.
comment va ton genou
Ejercicio: Tipos de carga
En el documento compartido, decidan qué tipo de carga es cada uno de los siguientes aspectos del ejercicio anterior (“Cómo está tu rodilla” en francés).
- Orden de las palabras
- Vocabulario
- Tipografía
Agreguen al lado de cada aspecto una I si es Intrínseca, una P si es Pertinente o una E si es Extrínseca.
- Orden de las palabras (I)
- Vocabulario (P)
- Tipografía (E)
En este caso, la carga intrínseca es determinar el orden de las palabras. La carga pertinente es recordar las palabras; esta carga se puede reducir presentándote las palabras. Y la carga extrínseca puede ser el uso de una fuente diferente para cada palabra: llama la atención, pero no agrega nada a la lección. De hecho, hace más difícil el ejercicio porque nuestro cerebro está constantemente identificando las diferencias e intentando encontrar una razón de por qué cada palabra tiene distinta tipografía.
Una Cosa a la Vez
Se trata de reducir la complejidad de lo que se espera que una persona aprenda al mismo tiempo. En lugar de incorporar múltiples habilidades de manera simultánea, se propone descomponer los procesos en partes más simples y trabajarlas por separado, permitiendo que cada una se afiance antes de pasar a la siguiente.
La teoría de la carga cognitiva explica por qué la orientación mínima durante la instrucción no suele ser efectiva. Es decir, por qué dejar que las personas resuelvan problemas “reales” desde el primer día resulta menos útil que enseñar explícitamente las habilidades de los componentes necesarios, una por una. La razón es que combinar dos cosas es, en sí misma, una habilidad adicional. Si quieres aprender a cantar mientras tocas el piano, debes aprender a tocar, después aprender a cantar y recién entonces coordinar ambas acciones. Una vez que se haya dominado la habilidad combinada, es posible hacer las dos cosas juntas desde el inicio.
Carga cognitiva al enseñar programación
Aprender a programar implica manejar conceptos abstractos, estructuras lógicas y detalles técnicos de un lenguaje específico. Para una persona novata, esto puede generar una alta carga cognitiva, ya que debe atender simultáneamente a la lógica del problema, la planificación de los pasos, la traducción al código y la síntaxis del lenguaje.
Existen herramientas que permiten reducir esa complejidad inicial, ayudando a centrarse primero en la lógica de la programación: la resolución de problemas, el pensamiento lógico y secuencial, la planificación paso a paso y la creatividad para diseñar soluciones. Un ejemplo claro es Scratch, un entorno de programación visual basado en bloques modulares. Cada bloque tiene una función específica y, al combinarlos, como piezas de Lego, se generan acciones más complejas o algoritmos; en definitiva, se construye un programa.
La teoría de la carga cognitiva explica por qué herramientas como Scratch son tan efectivas. Al eliminar la posibilidad de errores de sintaxis, reducen la carga extrínseca y permiten que las personas novatas concentren sus recursos mentales en la semántica y la lógica de sus programas, en lugar de en los aspectos formales del lenguaje. Así, pueden construir esquemas mentales sólidos sobre cómo pensar un problema antes de aprender cómo escribirlo en un lenguaje textual como R o Python.
Problemas de Parsons
¿Cómo aplicamos el principio de “una cosa a la vez” al enseñar programación?
Una estrategia eficaz son los problemas de Parsons, en los que los estudiantes reciben fragmentos de código desordenados que deben reorganizar en el orden correcto para resolver una tarea. Este enfoque reduce la carga cognitiva extrínseca, ya que el código está disponible y no deben recordar o teclear cada instrucción, y mantiene activa la carga pertinente, porque la persona debe comprender la lógica, la secuencia y la estructura del programa.
Diversos estudios han demostrado que los problemas de Parsons son más efectivos en las etapas iniciales del aprendizaje de la programación que escribir código desde cero, ya que permiten practicar la comprensión estructural y lógica sin abrumar la memoria de trabajo con múltiples demandas simultáneas [cita]. Este tipo de actividades ayuda a secuenciar el aprendizaje de forma más natural: primero se comprende cómo se organiza un programa, luego se incorporan detalles de sintaxis y, finalmente, se integran ambas habilidades para escribir código de manera autónoma.
Ejercicio con R
Ordena las secciones de código para generar un gráfico de dispersión con una línea de tendencia suavizada.
- geom_point(mapping = aes(color = class))
- ggplot(deta = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy))
- geom_smooth()
- ggplot(deta = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy))
- geom_point(mapping = aes(color = class))
- geom_smooth()
Ejercicio con Python
Ordena las secciones de código para crear una lista de números y mostrar su promedio.
- print(promedio)
- numeros = [10, 20, 30, 40, 50]
- promedio = sum(numeros) / len(numeros)
- numeros = [10, 20, 30, 40, 50]
- promedio = sum(numeros) / len(numeros)
- print(promedio)
¡Atención! Un buen problema de Parsons tiene solo un orden correcto y presenta los pasos de una tarea segmentados en etapas breves y claras. De lo contrario, puede volverse muy difícil de resolver, con demasiadas combinaciones posibles o saltos entre pasos demasiado amplios o genéricos.
Aprovechemos los problemas de Parsons: son rápidos de resolver, fáciles de construir y muy efectivos. Además, pueden crearlos los mismos estudiantes y compartirlos entre ellos para resolverlos en grupo.
Ejercicio:
- En el documento compartido, crea un problema de Parsons de entre 3 y
5 pasos dirigido a estudiantes principiantes y con el lenguaje de
programación que más frecuentemente utilices (Python o R).
- El o la colega que sigue en el documento compartido lo resuelve.
- Luego, chequea que el resultado sea correcto y da una devolución usando un comentario.
- La memoria a largo plazo funciona como un sótano o una baulera: almacena gran cantidad de información de manera casi permanente, aunque no podamos acceder a ella de manera consciente.
- La nueva información que ingresa a la memoria a corto plazo (o de trabajo) debe codificarse para poder almacenarse luego en la memoria a largo plazo.
- Cuando escuchamos y vemos información al mismo tiempo, nuestro cerebro intenta integrarla, asociando ambos canales para almacenarla de manera conjunta y más duradera.
- Resolver problemas complejos desde el primer día suele ser menos efectivo que enseñar de forma explícita y gradual las habilidades que los componen, permitiendo que cada una se consolide antes de combinarlas.