Los niños y el aula

 

Según David C. Geary (The Evolved Male in the Modern Classroom, AAPSS, 716 (1), 2026) el sistema educativo actual está diseñado de una forma que desfavorece sistemáticamente las fortalezas evolutivas de los niños varones.

El autor explica, desde una perspectiva evolucionista, por qué muchos niños y jóvenes tienen dificultades en la escuela. Según él, las niñas suelen tener ventaja en lenguaje, lectura y escritura porque su sistema cerebral para el lenguaje está más integrado y se desarrolla antes. En cambio, los niños destacan en habilidades visoespaciales, razonamiento mecánico y comprensión de cómo funcionan los objetos, capacidades que fueron muy útiles en nuestro pasado evolutivo para la caza, la navegación y la construcción.

El problema principal es que el aula moderna (sentarse quieto durante horas, prestar atención pasiva, hacer tareas sedentarias) encaja mucho peor con la naturaleza de los niños que con la de las niñas. Los niños son considerablemente más activos, necesitan moverse más y tienden a organizarse en grupos competitivos. Esto genera un desajuste evolutivo que explica por qué hay el doble de niños diagnosticados con TDAH y por qué mucho tienen más problemas de atención y comportamiento en clase.

Además, las escuelas apenas evalúan o desarrollan las fortalezas típicas de los niños en el área espacial y mecánica. Como consecuencia, muchos niños con talento en estas áreas se sienten fuera de lugar, pierden motivación y terminan abandonando los estudios o no desarrollando su potencial.

Geary también señala que los hombres y mujeres tienen intereses ocupacionales diferentes: las mujeres suelen preferir las profesiones relacionadas con personas, mientras que los hombres prefieren profesiones relacionadas con objetos. El sistema educativo actual no aprovecha estas diferencias naturales.

El autor propone varias soluciones: mejorar la enseñanza temprana de la lectura con mayor énfasis en la fonética y la decodificación, ofrecer más material que interese a los niños (ciencia, ficción, aventuras, máquinas), aumentar el tiempo de recreo y de actividad física; y en secundaria, recuperar potenciales a través de talleres y la formación en oficios como carpintería, mecánica o electricidad. También recomienda evaluar las capacidades visoespaciales y mecánicas de los niños.

En resumen, el sistema educativo actual está diseñado de una forma que desfavorece sistemáticamente las fortalezas evolutivas de los niños varones. Geary argumenta que, en lugar de ver los problemas de los niños como “trastornos” o simplemente como machismo cultural, debemos entenderlos como un desajuste entre la psicología evolutiva masculina y las exigencias de la escuela y economía modernas. Adaptar la educación a las fortalezas de los niños sería muy beneficiosos para ellos, para la educación en general y para la sociedad.

 

Brecha generacional

 

En algún lugar de Amazon

 

Abstinencia

 

Insomnio

 

Adolescencia e Internet

 

Veía yo en la Gaceta UNAM de diciembre que los mexicanos usan más Internet que el promedio mundial: en el mundo el 62.5% de las personas se conectan a Internet en un promedio de 6.5 horas al día; en cambio el 80% de los mexicanos se conecta por poco más de 9 horas al día. Impresionante.

Y de esa enorme cantidad de mexicanos que no se despegan de la web, el 69% corresponde a jóvenes entre 12 y 17 años, dedicando gran parte de su tiempo a plataformas como WhatsApp, TikTok, YouTube e Instagram. Esta alta conectividad, según Eduardo Portas (investigador de la Universidad Anáhuac), conlleva riesgos significativos como ciberacoso, adicción, trastornos del sueño, comparación social y problemas de salud mental como ansiedad y depresión.

De acuerdo al diario ABC de España, un análisis de las universidades Rey Juan Carlos y Pontificia publicado en febrero también muestra consumos altos de Internet, pero en este trabajo se analizó el efecto de las redes sociales (RRSS), encontrando que el 60% de los adolescentes encuestados reconoció tomar horas de su sueño por estar conectados. El 76.5% reconoció sentir ansiedad si no responde inmediatamente a los mensajes o notificaciones que le llegan por los diversas redes, la mitad declaró tener sentimientos de inseguridad si se quedan sin conexión y el 98% reconoció una necesidad funcional y emocional de estar en línea en las RRSS.

Sea como sea, las redes sociales llegaron para quedarse. Su uso excesivo entre los jóvenes comienza a ser cuestionado por expertos que afirman que crea personas fáciles de distraer y que requieren ser estimuladas audiovisualmente para mantener su atención por breves espacios de tiempo. Otras críticas se concentran en el aspecto más social de las herramientas: las comparaciones personales que se hacen frente a personas que aparecen en una pequeña pantalla y logran afectar la psique del adolescente

Las consecuencias sociales, educativas y de salud de este hecho apenas comienzan a ser estudiadas. Pero al parecer, esa adicción sí tiene un impacto, y se necesita que los especialistas de estos campos nos ayuden a pensar qué hacer para disminuir esta problemática que está creciendo.

Junkification

Siguiendo con el tema de las publicaciones científicas:

Este artículo denuncia que la publicación científica (sobre todo en las grandes editoriales comerciales como Elsevier, Wiley o Springer Nature) está sufriendo un proceso de “junkificación” (degradación masiva hacia contenido de baja calidad), igual que ha pasado en plataformas digitales como Amazon, Google o redes sociales. Los autores lo llaman “junkification” porque, poco a poco, se prioriza la cantidad y el dinero por encima de la calidad y el valor real del conocimiento.

Explican que esto ocurre en cinco etapas:

-La investigación se convierte en mercancía: se valora más por dónde se publica (revistas top, factor de impacto) que por su aporte real.

-Explosión de revistas de pago: el acceso abierto se pervierte; los autores pagan miles de euros por publicar (hasta 17.000 € en Nature), y surgen miles de revistas depredadoras que aceptan casi todo por dinero.

-Baja la calidad: la revisión por pares se vuelve más débil, aparecen números especiales fraudulentos y se publica mucho trabajo mediocre o dudoso.

-Sobrecarga: hay tantos artículos (casi 3 millones al año) que es imposible distinguir lo bueno del ruido.

-Junkificación total: el sistema pierde su propósito (avanzar el conocimiento para todos) y se transforma en una máquina de hacer dinero para las editoriales, mientras autores y universidades pagan caro y la ciencia se diluye.

La conclusión es que la cultura del “publica o perece”, los rankings obsesivos y el modelo de negocio de las grandes editoriales están destruyendo la calidad de la investigación. Los autores piden recuperar la publicación académica como bien público: más revistas sin ánimo de lucro, repositorios gratuitos, evaluación más amplia (no solo citas) y menos dependencia de las multinacionales. Si no cambiamos, seguiremos recibiendo y produciendo cada vez más “basura científica” disfrazada de progreso.

Referencia: Sage Publicactions https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/13505084251399576

Hiperproducción científica

 

Publish or perish (“publica o perece”) es la expresión que resume el principio organizador de buena parte de la carrera académica moderna: para conseguir y mantener empleo, promoción, financiación y reputación, el investigador debe publicar de forma continua en revistas indexadas, mejor si son del primer cuartil (el mítico Q1). No se trata solo de “comunicar resultados”, sino de cumplir un umbral de productividad medible: número de artículos, calidad percibida del lugar de publicación, citas, impacto, posiciones de autoría, etc. Todo suma. En esa lógica, “perecer” significa quedar fuera de la competencia: no obtener becas o proyectos, no estabilizarse, no ascender, no ser visible en el campo. La desaparición científica.

“Publish or perish” resume cómo el sistema científico se ha ido racionalizando alrededor de indicadores y procedimientos (evaluaciones periódicas, rankings, auditorías, acreditaciones) que convierten la publicación en moneda de cambio. Esto puede tener efectos positivos (incentivar la difusión, estandarizar criterios, aumentar circulación de conocimiento), pero genera tensiones más que conocidas: prioridad a lo rápido y “publicable”, aversión al riesgo (menos investigación exploratoria), presión por fragmentar resultados, saturación del peer review y estrés, mucho estrés, especialmente en las fases iniciales de la carrera científica.

 

El sistema de producción, circulación y evaluación científica está a punto de colapsar. Si lo analizamos con el modelo de la economía política, podemos afirmar que el coste de producir un artículo científico se reduce cada semana. El uso de las inteligencias artificiales para definir objetivos y preguntas de investigación, construir marcos teórico y metodológicos, procesar datos, extraer conclusiones y redactar un informe (acompañado de sus tablas, figuras y bibliografía) se extiende y lleva a un incremento exponencial de la producción en todas las disciplinas, desde la matemática y la física hasta las ciencias sociales. El fenómeno no es nuevo pero las IA lo están hiperacelerando hasta límites impensables.

 

“Los modelos de IA de frontera -en concreto, Gemini Deep Think y sus variantes avanzadas- han superado un umbral crítico. Ya no son meras herramientas para la automatización rutinaria, el procesamiento de datos o el formateo sintáctico; ahora son capaces de actuar como auténticos colaboradores de nivel experto en el descubrimiento matemático y algorítmico. A través de la informática teórica, la economía, la física y la optimización, hemos mostrado que los LLM pueden resolver activamente conjeturas abiertas, ajustar cotas matemáticas mantenidas durante décadas y localizar teoremas oscuros y transdisciplinares para sortear bloqueos que frenan a los investigadores humanos” (AAVV, “Accelerating Scientific Research with Gemini: Case Studies and Common Techniques”, 2026).

 

La hiperproducción de artículos científicos está llevando al colapso de las publicaciones científicas. Ya no solo tardan cada vez más en dar una respuesta a los ansiosos autores: directamente rechazan textos por no tener tiempo de darles ni siquiera una rápida ojeada. Antes, por lo menos, te decían que el artículo “no encaja con los objetivos (o la metodología) del journal”. El correo que nos mandó el editor sudaba frustración. Además, no hay revisores suficientes para tantos papers.  El viernes recibí tres propuestas de revisión. Con suerte, aceptaré una. Lo mismo está pasando con los grandes congresos científicos: la cantidad de ponencias recibidas aumenta de manera constante. Sinceramente, no quisiera estar en las botas de un editor científico o del organizador de un congreso. El riesgo de morir aplastado por la masa textual es muy alto.

 

¿Qué hacer ante esta avalancha?

Una posible solución consiste en utilizar las inteligencias artificiales en los procesos de evaluación.  Si millones de científicos utilizan las inteligencias artificiales para incrementar su producción textual, la otra forma de lidiar con esa montaña de documentos es recurriendo a las mismas armas.

 

“Una posible respuesta consiste en aprovechar la misma tecnología para ayudar a evaluar manuscritos. ‘Agentes revisores’ especializados podrían señalar inconsistencias metodológicas, verificar afirmaciones e incluso evaluar la novedad. Que este enfoque escalable ayude a editores y revisores a centrarse en el fondo más que en señales superficiales, o que introduzca desafíos nuevos e imprevistos en el proceso científico, es una incertidumbre crítica” (AAVV, “Scientific production in the era of large language models”, Science, 2025).

 

Incorporar las inteligencias artificiales a los procesos de evaluación nos lleva al tema de los sesgos y alucinaciones de los LLM. Una inteligencia artificial podría dejar fuera de circulación un aporte científico relevante debido a las limitaciones de entrenamiento. Ahora bien, dado que la evaluación por pares también está plagada de sesgos y subjetividades, quizás este sistema sea el menos malo como alternativa. Una inteligencia artificial bien entrenada -y subrayo lo de «bien entrenada»- podría ayudar a filtrar una masa textual que no para de crecer. Los que no quieran ser sometidos a la AI-review, siempre pueden optar por la revisión por pares o por la publicación en abierto sin revisión. En cualquiera de los casos, el sistema actual de producción, circulación y evaluación está a punto de colapsar.

 

Carlos A. Scolari (2026), Economía política del paper (i): La gran implosión. Hipermediaciones.