La cognición numérica es una subdisciplina de las ciencias cognitivas que estudia las bases neurales, las del desarrollo y las comportamentales del manejo de los números y las matemáticas. Es un campo multidisciplinar en el que participa la psicología cognitiva, la psicología del desarrollo, la lingüística cognitiva y la neurociencia.

La cognición numérica es fundamental para las actividades cotidianas, se inicia tempranamente en el desarrollo y mejora significativamente con la aparición de la simbolización gracias a la adquisición del lenguaje y al aprendizaje en el aula. En la escolarización los niños aprenden una amplia gana de herramientas matemáticas y una de las primeras y más importante es asociar una cantidad (sistema analógico) con su símbolo: una palabra o un número escrito (sistema simbólico). La transcodificación entre los sistemas analógico y simbólico es el sustrato fundamental de gran parte del conocimiento matemático posterior y la base para la incorporación en las habilidades del alumno de herramientas numéricas más sofisticadas. Es importante trabajar bien habilidades sencillas como estimar cantidades o comparar cantidades, saltando entre ambos sistemas.

Un aspecto curioso es que los animales también tienen ese sentido aproximado de la cantidad, lo que se denomina numerosidad. Si a una rata, por ejemplo, se la entrena para pulsar una palanca 8 o 16 veces, con lo que consigue una recompensa de comida, se ve que el número de veces que la pulsa sigue una distribución normal con un pico en torno a 8 o a 16, la cantidad predefinida. Si las ratas tienen hambre, pulsan más rápido la palanca, pero el número de presiones es el mismo. Contar también sirve para evaluar situaciones. Un grupo de investigación (McComb y cols.,1994) usaba un altavoz para emitir un número de rugidos en la sabana africana, cerca de un grupo de leones. Si se hacían tres rugidos y una leona estaba sola, se alejaba. En cambio si estaba con cuatro hermanas y se producían de nuevo los tres rugidos, se acercaban y exploraban, indicando que tenían un criterio estimativo de cuándo eran«superadas en número».

¿Produce el aprendizaje numérico y el sistema de transcodificación cambios cerebrales? Es una pregunta importante porque otros temas educativos como la lectura y la escritura sí lo hacen. La respuesta es sí, rotundamente, pero es un proceso complejo de medir por la razón siguiente. La maduración cerebral avanza en dos niveles superpuestos: por un lado un programa genético que va siguiendo etapa tras etapa de una forma ordenada y sucesiva; de otro una serie de influencias ambientales que modulan ese programa y generan cambios, en ocasiones sutiles, en otras enormemente llamativos. El programa genético genera una explosión de neuronas que luego son eliminadas progresivamente, en un desmoche brutal, dejando solo aquellas que han establecido conexiones funcionales. Es por tanto un proceso no lineal, con un súbito aumento del número de neuronas y de sinapsis y otra disminución no tan súbita, que sigue mostrando cambios a edades más avanzadas. Así, la sustancia gris muestra una pérdida de densidad con el tiempo, lo que se relaciona con una poda sináptica durante la adolescencia y la primera juventud. Por otro lado, la plasticidad sináptica del cerebro se pone de manifiesto en la misma infancia temprana y el resultado de los programas de aprendizaje, como los que se producen en la familia y en el aula, es que se genera un aumento de la sustancia gris. Sería como cuando vamos al gimnasio y nuestros músculos aumentan de tamaño, aquí estamos ejercitando las áreas implicadas en el procesamiento cerebral de las matemáticas. Es un proceso específico y, por ejemplo, el entrenamiento numérico produce cambios más importantes en las regiones implicadas en esas tareas y en grupos especializados en el empleo de esas funciones como, por ejemplo, los matemáticos.

Las regiones más importantes parecen ser el surco intraparietal (IPS) y el lóbulo parietal inferior (IPL), dos zonas intensamente activas cuando a alguien se le pide que haga cálculos mentales. Las funciones parecen ser diferentes y el IPS alberga los circuitos implicados en la estimación numérica, en la comparación numérica y en el cálculo mental, algo que se suele estudiar con restas. El IPL interviene en tareas que requieren un aprendizaje formal e intenso como la multiplicación (Piazza y cols., 2004). De hecho, como resultado de un ictus hay pacientes que pueden perder la capacidad de restar pero no la de multiplicar, y viceversa.

La siguiente pregunta y no es banal es ¿los niños que tienen mejor aprendizaje numérico, tienen cambios cerebrales más marcados que aquellos de sus compañeros en los que ese dominio matemático es menor? La respuesta es también sí. Lubin y su grupo (2013) han utilizado una técnica llamada morfometría basada en vóxeles, que permite medir y estudiar las diferencias anatómicas entre diferentes cerebros. Aplicaron esta técnica en 22 niños de diez años de edad, que diferían en su habilidad para transcodificar entre el sistema analógico y el digital. Los principales resultados fueron que los niños con menor habilidad numérica tenían menor volumen de sustancia gris en la corteza parietal (en particular en el IPS izquierdo y en el giro angular bilateral) y en el área occipito-temporal.

De todas estas regiones es sabido que participan en el proceso de transcodificación entre los sistemas analógico y simbólico.

¿Y qué pasa con los niños que presentan discalculia, la dificultad para aprender los principios del cálculo originada por un problema cerebral que dificulta el uso del sistema simbólico? El estudio con resonancia magnética de niños discalcúlicos y controles muestra que los primeros presentan menor sustancia gris, especialmente en regiones corticales parietales y frontales, tales como el IPS izquierdo y los giros frontales medio e inferior. Aquellos niños con discalculia que presentan un déficit en el «sentido de los números» (por ejemplo, dificultades para entender una cantidad) presentan una pérdida de sustancia gris en las áreas parietales bilaterales, en comparación con niños control. Al igual que en el resto de los estudios es difícil saber si la menor sustancia gris en las «áreas numéricas» les impide un buen funcionamiento matemático o, si es al revés, y el poco gusto por las matemáticas genera en cierta manera una atrofia de las regiones involucradas en el manejo de los números.

Unir la investigación en neurociencia con la educación es un proceso fundamental para entender cómo aprenden los niños. Las técnicas de neuroimagen nos permiten ver los cambios cerebrales asociados al aprendizaje y parecen una vía para conseguir una mejor calidad de la educación y una pedagogía más adaptada a la realidad, realidad biológica incluida, de nuestros niños. Podemos tener referencias medibles, por ejemplo, para ver si una estrategia terapéutica o un abordaje pedagógico concreto está mejorando la densidad y extensión de las áreas cerebrales implicadas, aportando una evidencia a sumar a los resultados de pruebas y exámenes. Por otro lado, todavía no estamos siendo capaces de producir aplicaciones directas para usarlas el aula, una demanda cada vez más clara y que está siendo cubierta en ocasiones por propuestas sin fundamento científico.

Para leer más:

• Kanai R, Rees G (2011) The structural basis of inter-individual differences in human behaviour and cognition. Nat Rev Neurosci 12: 231–242.
• Lubin A, Rossi S, Simon G, Lanoë C, Leroux G, Poirel N, Pineau A, Houdé O (2013) Numerical Transcoding Proficiency in 10-Year-Old Schoolchildren is Associated with Gray Matter Inter-Individual Differences: A Voxel-Based Morphometry Study. Front Psychol 4: 197. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3635020/
• McComb K, Packer C, Pusey A (1994) Roaring and numerical assessment in contests between groups of female lions, Panthera leo. Animal Behav 47: 379–387.
• Piazza M, Izard V, Pinel P, Le Bihan D, Dehaene S (2004) Tuning curves for approximate numerosity in the human intraparietal sulcus. Neuron 44: 547–555.