Aprendiendo a fijar los conocimientos adquiridos

Los modelos de aprendizaje nos guían a la hora de afrontar nuevos desafíos. Nos dan pautas de cómo ser más efectivos, sacando mayor partido a nuestro tiempo y fijando los conceptos principales de una forma más efectiva.

Aunque ya escribí sobre este tema hace un tiempo, hoy me gustaría comentar una nueva referencia que he encontrado y que me ha dado algunas ideas nuevas sobre cómo seguir mejorando cómo aprendemos: Make It Stick: The Science Of Successful Learning.

Si consultáis la web de Make It Stick podéis encontrar tres ideas fundamentales que destacan los autores (aunque en el libro se analizan otras muchas que las complementan):

  • Recuperar la información desde nuestra memoria. El acto de tener que recuperar el conocimiento tirando de nuestra memoria es lo que realmente fija lo aprendido y no su continua relectura y revisión. Una vez recordados los razonamientos principales de aquello que hemos aprendido, su recuperación en el futuro será mucho menos costosa y seremos capaces de emplearlos de forma más natural.
  • Añadir dificultad a los retos. Los retos que ofrezcan cierta dificultad ayudan a fijar lo aprendido. El conocimiento obtenido mediante el esfuerzo se fija mucho mejor. Es por esto que contar con un proyecto vehicular en un curso o tener un Pet Project donde aplicar lo aprendido nos puede ayudar a interiorizar esos conceptos.
  • Razonar sobre el contenido aprendido. Una práctica que puede resultar muy efectiva es auto-lanzarnos preguntas al terminar de consumir un contenido. Esto hará que tengamos que razonar sobre lo aprendido, extraer las ideas principales y expresarlas para poderlas comunicar. De ahí la famosa frase de Albert Einstein:

“Si no lo puedes explicar de forma sencilla, es que no lo has entendido bien.”

Tres ideas sencillas pero muy potentes que nos pueden ayudar a adaptar nuestras dinámicas :)

En cualquier caso y por si no estáis interesados en leer el libro completo, no os perdáis el anáslis de algunas de sus ideas que aquí se hace: