ES EN
Vol. 21. Núm. 1. 2015. Páginas 27-37

Relaciones de las estrategias de codificación mnésica y la capacidad de aprendizajecon el desempeño académico de estudiantes universitarios

[The relationship between mnesic encoding strategies, learning capacity, andacademic performance in psychology students]

Macarena Verónica del Valle1 , Sebastián Urquijo2 1Univ. Nal. Mar del Plata, Argentina ,2Univ. Nal. Mar del Plata, Fac. Psicología, Centro de Investigación en Procesos Básicos, Metodología y Educación, Argentina

Resumen

El objetivo del estudio fue la determinación de las relaciones entre las estrategias de codificación mnésica,la capacidad de aprendizaje y el desempeño académico en estudiantes de la Facultad de Psicología de laUniversidad Nacional de Mar del Plata. Bajo el supuesto de que el proceso de almacenamiento deinformación implica procesos de codificación que se relacionan íntimamente con el aprendizaje, es posiblepensar que deberían vincularse al rendimiento académico. Para ello se trabajó con una muestra aleatoria de83 estudiantes regulares de la Facultad de Psicología de la UNMP, de ambos sexos, a quienes se lesadministró el Test de Aprendizaje Verbal Complutense (TAVEC) y los resultados se vincularon a diferentesindicadores de desempeño académico en la universidad. Los resultados sugieren de forma exploratoriaalgunas variables que resultan relevantes a la hora de explicar el rendimiento académico de los alumnosuniversitarios. 

Abstract

The goal of this research was to determine the relations between encoding memory strategies, learningcapacity, and the academic performance of psychology students in Mar del Plata National University(UNMDP). The article defines and characterizes memory, its encoding processes, and its association withlearning, and analyzes these variables with respect to the performance of a sample of students in a verballearning test, the TAVEC (Test de Aprendizaje Verbal Complutense). For this purpose, a random sampleof 83 regular students from UNMDP School of Psychology, from both genders, was used. Likewise, ananalysis of the academic performance of these students was carried out. An exploratory approachshowed that some variables turned out relevant in explaining university students' academic performance. 

Memoria, aprendizaje y sus implicancias en el rendimiento académico

La memoria es una facultad psicológica por todos conocida, dado que somos capaces de experimentar sus efectos diariamente a nivel subjetivo. Sin embargo, se trata de un concepto y un proceso estrechamente relacionado con otras capacidades cognitivas y sucesos, lo que ha generado dificultades para delimitarlo con precisión. En general, puede definirse a la memoria como la capacidad o facultad del sistema nervioso central de fijar, organizar y actualizar (evocar) y/o reconocer eventos de nuestro pasado psíquico ( Fontán, 1999).

En 1968, Atkinson y Shifrin propusieron el primer modelo estructural de la memoria. Este modelo propuso que la capacidad de la memoria se encontraría establecida por una estructura formada por tres almacenes: los registros sensoriales, el almacén de memoria a corto plazo y el almacén de memoria a largo plazo ( Ballesteros Jiménez & García Rodríguez, 1996 ). La información llegaría primero a los registros sensoriales donde se perciben y reconocen los estímulos. Parte de la información será filtrada a nivel inconsciente por su irrelevancia y el resto avanzará hacia el almacén de memoria a corto plazo. La memoria a corto plazo es un sistema de capacidad limitada que mantiene durante un tiempo breve (menor a 20 segundos) la información que proviene de los registros sensoriales. A este nivel, ya consciente, se realizan funciones, se opera sobre los estímulos ingresantes y se selecciona la información que pasará al almacén de memoria a largo plazo, donde será almacenada de forma permanente. El almacén de memoria a largo plazo, de capacidad ilimitada, sería capaz de retener la información de modo permanente, posibilitando al sujeto acceder luego a esos datos. Los problemas en el recuerdo no implicarían que la información haya desaparecido, sino más bien que los medios de evocación no serían los adecuados.

Actualmente, el conocimiento de la memoria humana ha avanzado significativamente con la integración de la ciencia cognitiva con la neurociencia cognitiva ( Shimamura, 2003 ). Se considera hoy a la memoria como una capacidad dinámica más que como un almacén estructural estático de datos.

Así, actualmente se le atribuyen a la función mnésica un sinnúmero de tareas diversas. Se encargaría de modificar y manipular la información que ingresa a nuestro sistema nervioso central, como así también de establecer relaciones con recuerdos previos, clasificar o categorizar lo que se nos presente, tomar decisiones, inhibir estímulos, reformular recuerdos, resolver tareas, trabajar los datos, etc.

A nivel neuropsicológico, puede decirse que los procesos de memoria, control y monitoreo se vinculan de forma crucial con la corteza prefrontal tanto al momento de la codificación de la información como al momento de su recuperación. Descubrimientos realizados en estudios con pacientes con daño prefrontal y en estudios con neuroimágenes sugieren que la corteza prefrontal posibilita una eficiente organización de la información en la memoria ( Baldo y Shimamura, 2002; Shimamura, 2000 ).

Es importante recordar aquí una distinción realizada ya en 1972 por Tulving, quien estableció un sistema dual de memoria compuesto por la memoria episódica y la memoria semántica. Esta última se encargaría de retener los conocimientos de un individuo acerca del lenguaje y del mundo, mientras que la memoria episódica incluiría todos los datos referenciales de la persona ( Puente, 1995 ). Según Tulving, ambas formas de memoria difieren en algunos aspectos. En primer lugar, analicemos la memoria episódica. Ésta almacena eventos ocurridos en el pasado, es concreta y próxima a la experiencia personal-perceptual, las dimensiones de tiempo y espacio son importantes tanto en la codificación como en la recuperación de la información; también son importantes los atributos sensoriales de los estímulos y los referentes autobiográficos y en ella observamos una alta interferencia y una baja transferencia de los datos. En cambio, la memoria semántica almacena datos sobre el mundo y sobre los símbolos verbales, es abstracta, proposicional descriptiva e independiente de su ocurrencia empírica y no codifica las propiedades sensoriales de los estímulos, sino más bien los referentes cognitivos de lo ocurrido en términos proposicionales abstractos. En este sistema de memoria semántica se realizan deducciones, inferencias, generalizaciones, combinaciones y otros procesos complejos del razonamiento que no son posibles en la memoria episódica y además el sistema semántico es menos susceptible a transformaciones, interferencias y olvido que la memoria episódica.

Se desprende pues de lo anterior que ambas formas de memoria difieren mucho en este modelo dual, aunque trabajen conjuntamente para permitir la adquisición y retención de información.

Ya podemos hacernos una idea de la complejidad inherente del término memoria , debido a sus múltiples definiciones y atribuciones a lo largo de la historia, así también como a los avances científicos que se han desarrollado sobre ella a lo largo de los años, la borrosidad de sus límites funcionales y la cantidad de procesos cerebrales con los que se vincula.

Ahora bien, es menester destacar que la memoria no debe entenderse como una función cerebral estática o aislada, pues puede decirse que esta se comporta, más bien, como un conjunto de funciones cerebrales distintas pero estrechamente relacionadas que están orientadas hacia un mismo fin ( Carrillo Mora, 2010 ). En este sentido, es válido vincular a la memoria con el aprendizaje, proceso del cual le es imposible disociarse.

El aprendizaje es una variable compleja que ha sido definida de diversas formas y en la cual convergen diversos procesos. Refiere, en forma general, a una adquisición de conocimientos o conductas, un cambio en las estructuras cognitivas. A esto debemos agregarle el hecho de que ese cambio que debe manifestarse en la conducta tenga una determinada permanencia o estabilidad en el tiempo. Azcoaga (1979) definió al aprendizaje como un proceso en el cual se vería afectado el comportamiento y que alcanzaría a tener un carácter relativamente estable. Consecuentemente, dichos cambios serían en su mayoría adaptativos pues estarían dando respuesta a modificaciones en el ambiente a las cuales debemos enfrentarnos.

Rebollo y Rodríguez (2006) expresan que el aprendizaje es un proceso de adquisición que se origina a partir de la experiencia. Y sostienen que, además, este cambio generado por la adquisición debe ser más o menos permanente, pues sin permanencia no se establecería ningún aprendizaje. Entonces, se pueden postular dos elementos fundamentales para la determinación de que se produjo un aprendizaje: un cambio en la conducta y una permanencia en el tiempo de ese cambio o manifestación conductual. Consecuentemente, como la permanencia implica a la memoria , se desprende que esta última es una condición imprescindible para el aprendizaje.

Así, aprendizaje y memoria están estrechamente relacionados: aprendizaje es el proceso de adquisición de nueva información, en tanto que la memoria es la persistencia de ese aprendizaje en un estado que permita su actualización en un tiempo posterior ( Squire, 1987). También Morgado (2005) , desde una mirada más neurológica, expresa que aprendizaje y memoria son procesos cerebrales estrechamente ligados que originan cambios adaptativos en la conducta.

Ahora bien, como fue mencionado previamente, para que la información sea retenida en la memoria debemos ser capaces de procesarla y codificarla para su adecuado almacenamiento y su posterior recuperación. Las formas en las cuales procesamos dicha información son estrategias que varían entre las personas, dando lugar a perfiles particulares en el tratamiento de los datos. Entonces, el funcionamiento del sistema de procesamiento de la información y el del sistema de memoria son mutuamente dependientes ( Benedet y Alejandre, 1998).

Dos estrategias de codificación de la información serán esenciales en este trabajo: las estrategias de organización semántica y las estrategias seriales.

Las tareas que requieren de estrategias semánticas implican la habilidad para organizar, categorizar y retener la información creando grupos a partir de su significado. Es necesario que esa estructura semántica que es inherente al material sea retenida y manipulada por la memoria para almacenar los datos en bloques de significado que efectivicen su recuperación ( Baldo y Shimamura, 2002; Benedet y Alejandre, 1998 ).

La organización serial, por su parte, es otra estrategia para la codificación. Implica la tendencia a recordar palabras en el mismo orden en que fueron presentadas. Según Baldo y Shimamura (2002) esta estrategia es menos efectiva ya que se basa simplemente en la estructura superficial de la información a aprender. La información superficial es más rápidamente olvidada que la información proposicional.

La manipulación que hacemos de la información y el uso de estrategias de codificación por medio de la memoria es fundamental para el aprendizaje eficiente y el recuerdo. La organización de la información a partir de su significación beneficia en gran medida al aprendizaje. Esta estrategia de codificación semántica implica a la memoria, pues esta es necesaria para la manipulación y actualización de la información en la mente. Y, a su vez, hacer que la nueva información sea significativa para uno, genera la integración de la nueva información con la base de datos ya existente en nuestro cerebro ( Shimamura, 2003).

Por otro lado, el correlato neurológico de la capacidad de utilizar estas estrategias se encuentra, al igual que los procesos de memoria, control y monitoreo, en la corteza prefrontal. Se ha observado que los pacientes con daño prefrontal evidencian claras dificultades para organizar la información, los pensamientos y los recuerdos. Estos pacientes no desarrollan estrategias de aprendizaje, no agrupan las listas de palabras en categorías significativas y evidencian problemas graves con el control ejecutivo, la motivación, el control, la atención y la búsqueda activa de datos ( Baldo y Shimamura, 2002; Ruiz-Sánchez et al., 2012; Shimamura, 2003 ).

Ahora bien, el desempeño académico de un alumno en su carrera universitaria es una variable sumamente compleja en la cual influyen diversos factores. Usualmente, al definirlo, se lo refiere a las calificaciones que obtienen los estudiantes a través de las diferentes evaluaciones durante un período académico, lo cual indicaría la cantidad y calidad de los conocimientos adquiridos (Paba Barbosa, Lara Gutiérrez y Palmezano Rondón, 2008). También podemos citar la definición de Paso-Niebla y Hernández-Guzmán (2007) , quienes mencionan que el rendimiento académico sería el grado de logro de los objetivos establecidos en los programas oficiales de estudio. Estos logros se encuentran en relación con los objetivos que las instituciones establecen como requisitos mínimos de aprobación, determinados por un cúmulo preestablecido de conocimientos y aptitudes.

Podemos considerar al rendimiento académico en forma general como una variable de evaluación de los resultados de aprendizaje que el alumno ha obtenido (luego de una serie de procesos de enseñanza-aprendizaje), a juicio de la institución instructora o quienes la representan, según determinados estándares de cantidad y calidad. Estaríamos refiriéndonos a la capacidad del alumno de responder a estímulos educativos y de alcanzar objetivos fijados de antemano por la institución educativa.

Ahora bien, esta investigación se basa en el supuesto de que el funcionamiento de los procesos mnésicos, la frecuencia y el tipo de estrategias de codificación que se utilizan, y la capacidad de aprendizaje , entendida como la capacidad de almacenar, recuperar y reconocer elementos (memoria episódica), deberían ser predictores del rendimiento académico . En este sentido, el objetivo principal que guió esta investigación fue el de determinar las relaciones entre las estrategias de codificación mnésica, la capacidad de aprendizaje y el desempeño académico de estudiantes de la Facultad de Psicología de la Universidad Nacional de Mar del Plata. Específicamente se planteó la necesidad de describir y caracterizar el desempeño académico de los estudiantes de Psicología de la Universidad Nacional de Mar del Plata, describir y caracterizar el funcionamiento mnésico de dichos alumnos a partir de las estrategias de codificación de la información que utilizan, describir y caracterizar la capacidad de aprendizaje de dichos alumnos y, por último, determinar las relaciones entre la función mnésica, la capacidad de aprendizaje y el desempeño académico.

La hipótesis de base con la que se trabajó plantea que existiría una asociación entre el uso de estrategias semánticas de codificación de la información, la capacidad de aprendizaje y el desempeño académico de los alumnos, de forma tal que es esperable encontrar que los sujetos que utilicen con mayor frecuencia estrategias semánticas y tengan una mayor capacidad de aprendizaje tenderán a presentar desempeño académico más eficiente, representado por mayor cantidad de materias cursadas y aprobadas, mayor cantidad de exámenes finales rendidos, mejores calificaciones y mejor regularidad.

Existen estudios que han generado evidencias de que la capacidad de la memoria es una variable altamente predictora del curso de los logros académicos ( Zambotti y Fazio, 1974). También Diseth y Kobeltvedt (2010) encuentran una correlación positiva del eficiente desempeño académico con el uso de estrategias de aprendizaje de la información.

Etchepareborda y Abad-Mas (2005) aseguran que la memoria tiene un papel importante y básico en los procesos de aprendizaje. Su contratara es que la afectación de los mecanismos de la memoria influirá en un sinnúmero de procesos de aprendizaje formal académico tales como dificultad en el manejo de la atención, dificultad para inhibir estímulos irrelevantes, dificultad en el reconocimiento de patrones de prioridad, falta de reconocimiento de jerarquías y significado de los estímulos, impedimentos para formular una intención, etc.

A partir de los postulados de Etchepareborda y Abad-Mas (2005) , Zapata, De los Reyes, Lewis y Barceló (2009) concluyen que, por las razones precedentes, las capacidades de la memoria se convierten en un dominio cognitivo necesario que el estudiante debe poseer para alcanzar un óptimo rendimiento académico.

También se han realizado investigaciones que han encontrado asociaciones positivas del rendimiento académico en el aprendizaje de una lengua extranjera con una aplicación adecuada de las estrategias de aprendizaje ( Corpas Arellano, 2007, 2008).

Por su parte, Packiam, Gathercole, Willis y Adams (2004) postulan que la capacidad de los niños para manipular la información en la memoria está asociada cercanamente con la realización académica a lo largo de los años en la escuela, e incluso han sido halladas relaciones entre las habilidades de la memoria y los logros académicos en las áreas de lectura (por ejemplo, Decker, 2011; De Jong, 1998; Swanson, 1994 ), matemática (por ejemplo, Bull y Scerif, 2001; Mayringer y Wimmer, 2000; Nyroos y Wiklund-Hornqvist, 2012; Siegal y Ryan 1989 ) y comprensión lectora (por ejemplo Nation et al., 1999 ; Seigneuric, Ehrlich, Oakhill y Yuill 2000).

Otra investigación llevada adelante por Fuller (2001) con niños con trastorno por déficit de atención con hiperactividad demostró que también en esta población la memoria era un predictor significativo para el rendimiento en las áreas de lectura, aritmética y deletreo.

La memoria, incluso, ha sido considerada por Alloway y Alloway (2010) como mejor predictora del éxito académico que el coeficiente intelectual. Estos investigadores encontraron que las habilidades de la memoria en niños de cinco años eran un excelente predictor de los logros académicos hasta seis años más tarde en la educación formal.

Ahora bien, en función de lo expuesto previamente se desprende el interés por encontrar evidencias empíricas que confirmen las relaciones existentes entre la memoria, el aprendizaje y el rendimiento académico y, también, por establecer las relaciones de la utilización de estrategias de codificación mnésica y la capacidad de aprendizaje, por un lado, y el rendimiento académico, por el otro.

Es de particular interés el estudio de estas variables en los estudiantes universitarios de la licenciatura en Psicología de la Universidad Nacional de Mar del Plata, dado el elevado porcentaje de deserción y de retraso en la culminación de la carrera. Los resultados de este estudio aportan evidencias que permiten caracterizar y establecer las relaciones entre la capacidad de aprendizaje y el funcionamiento mnésico de los estudiantes de psicología de esta universidad. Los resultados podrían redundar en nuevas investigaciones, contribuyendo al mejor conocimiento de las relaciones entre el funcionamiento cognitivo y el desempeño académico de los estudiantes.

Método Tipo de estudio y diseño

Se trata de un estudio ex post facto, retrospectivo, de un grupo, con múltiples medidas, basado en un diseño no-experimental transversal de tipo correlacional.

Participantes

Del universo de todos los estudiantes regulares de la Facultad de Psicología de la Universidad Nacional de Mar del Plata se trabajó con una muestra de conveniencia de 83 sujetos, de ambos sexos (63 femeninos y 20 masculinos), con edades entre diecisiete y cincuenta y cuatro años (con una media de 24.5), que accedieron voluntariamente a participar del estudio.

Procedimiento

Para obtener datos sobre la trayectoria académica de los estudiantes se utilizó la información actualizada de los sistemas informáticos de la División Alumnos de la Facultad de Psicología de la Universidad Nacional de Mar del Plata. Fueron tenidos en cuenta los siguientes indicadores: a) promedio cadémico con plazos, b) promedio cadémico sin aplazos, c) número de exámenes finales aprobados anualmente, d) número de exámenes finales desaprobados anualmente y e) regularidad (años de carrera).

Para evaluar el uso de estrategias de codificación mnésica y la capacidad de aprendizaje de los estudiantes, se aplicó el Test de Aprendizaje Verbal España-Complutense (TAVEC) diseñado por Benedet y Alejandre (1998) para caracterizar el sistema global del procesamiento de la información y las habilidades de aprendizaje y memoria de cada sujeto.

Los datos fueron sistematizados e informatizados para ser sometidos a análisis estadístico-descriptivos y análisis de correlaciones de Pearson.

Con respecto al TAVEC, se trabajó con los puntajes brutos obtenidos, realizando comparaciones intra-grupo. La elección de trabajar sobre puntajes brutos se debió a que el TAVEC se encuentra baremado en una población española con diversos niveles educativos (primario, secundario, universitario), mientras que la población sobre la cual se efectuó esta investigación es en su totalidad universitaria y, por eso mismo, se encuentra cotidianamente con la necesidad de trabajar y entrenar los procesos mnésicos (bien sabemos que las funciones cognitivas son entrenables y mejoran su rendimiento con la práctica; Morgado, 2005).

Se diferenciaron grupos por edades para analizar los datos. Sin embargo, no se registraron diferencias estadísticamente significativas para ninguno de las variables bajo estudio (rendimiento académico, aprendizaje y/o estrategias semánticas), por lo cual los datos se analizaron unificando a la totalidad de los sujetos en un solo grupo.

Instrumentos

El TAVEC está basado, por un lado, en el modelo teórico de memoria multialmacén de Atkinson y Shiffrin (1968) y, por otro lado, en el modelo neuropsicológico modular de Fodor (1983) y la adaptación de éste a los datos neuropsicológicos realizada por Moscovith y Umiltà (1990) . Consta de tres listas de palabras que se presentan en distintos momentos del test y que corresponden a una lista A de aprendizaje, a una lista B de interferencia y a una lista de reconocimiento. Las tres listas cuentan con una estructura interna. Tanto la lista A como la B constan de 16 palabras pertenecientes a cuatro categorías semánticas (cuatro palabras a cada categoría). Dos de dichas categorías semánticas son comunes a ambas listas, aunque no así las palabras correspondientes; las otras dos categorías son privativas de cada lista. En cuanto a la lista de reconocimiento , esta consta de cuarenta y cuatro palabras: las dieciséis provenientes de la lista A, dos de cada una de las dos categorías semánticas que la lista B comparte con la A, dos de cada una de las categorías semánticas específicas de la lista B, una palabra de elevada frecuencia de uso de cada una de las categorías semánticas que integran la lista A, ocho palabras relacionadas fonéticamente con palabras de la lista A y ocho palabras no relacionadas con ninguna lista.

La finalidad del test es que el sujeto aprenda la lista A de palabras. Para alcanzar ese objetivo se presenta la lista A de aprendizaje y seguido a esto se le pide al sujeto su recuperación libre inmediata. Esto se repite un total de cinco veces, es decir, se repiten cinco ensayos de aprendizaje de la lista A. Inmediatamente después del quinto ensayo de aprendizaje de la lista A se presenta un ensayo de aprendizaje de la lista B, de interferencia, con su correspondiente recuperación inmediata. A continuación se requiere al sujeto la recuperación de la lista A mediante recuerdo libre a corto plazo y luego, mediante recuerdo a corto plazo con claves semánticas, es decir, proporcionándole al sujeto las cuatro categorías semánticas de la lista A para que indique qué palabra corresponde a cada una.

Se utiliza posteriormente una tarea de interferencia para permitir el paso de veinte minutos de intervalo de relleno, tras lo cual se pasa al recuerdo a largo plazo libre y al recuerdo a largo plazo con claves semánticas de la lista A. Por último, se evalúa al sujeto en una prueba de reconocimiento de las palabras pertenecientes a la lista A presentándole la lista de reconocimiento antes descripta.

Dado que el TAVEC nos permite evaluar el desempeño del sujeto en recuerdo libre, recuerdo con claves (tanto a corto como a largo plazo) y reconocimiento, nos será posible, mediante la comprensión de todos estos procesos, una mejor visualización de las variables de memoria y de la curva que expresa la capacidad de aprendizaje de los sujetos, entendiendo a las mismas como dos elementos de una misma habilidad cognitiva global.

También es posible, durante la prueba de reconocimiento, calcular el índice de discriminabilidad , el cual nos indica hasta qué punto el paciente ha aprendido a discriminar las palabras de la lista de aprendizaje de cualquier otra palabra. En este sentido, un número elevado de falsos positivos (es decir, de respuestas positivas a los estímulos de la lista de reconocimiento que no pertenecen a la lista A) nos está indicando que el individuo no ha aprendido a discriminar las palabras de la lista A de las palabras de la lista B o del resto de las palabras que tiene almacenadas en su sistema semántico.

El TAVEC también permite evaluar las estrategias de aprendizaje utilizadas en la codificación de la información; específicamente se tienen en cuenta dos: estrategias seriales y estrategias semánticas. La estrategia serial , como ya fue mencionado, consiste en intentar recordar los estímulos en el orden en el que estos se presentan, mientras que la estrategia semántica implica descubrir la estructura semántica de la información, determinar las relaciones que guarda con otros datos, agruparla en categorías y codificarla de una forma más compleja. La estrategia serial es contabilizada cuando el sujeto, en la lista de palabras que es compelido a recordar, menciona una palabra correcta inmediatamente después de otra palabra correcta que resulta ser la que le precede en la lista correspondiente. La estrategia semántica es contabilizada cada vez que el sujeto dice una palabra correcta de una categoría semántica, inmediatamente después de otra palabra correcta de la misma categoría semántica. Siendo las listas de palabras de una extensión de dieciséis palabras (cuatro palabras de cuatro categorías semánticas cada una) se observa que el número total de estrategias semánticas posible en el recuerdo de cada lista es de doce: tres por cada categoría, ya que la primera vez que aparece una palabra de una categoría ésta no se puntúa. Así, el número total posible de estrategias semánticas en los cinco ensayos de aprendizaje de la lista A (estrategias semánticas en recuerdo inmediato de la lista A, ESem-Ri-A) es de sesenta estrategias semánticas. En cuanto a las estrategias seriales, el número máximo posible en cada lista sería de quince: una por cada palabra a excepción de la primera de la lista (suponiendo que el sujeto recuerde las dieciséis palabras en el preciso orden en que fueron presentadas). Por lo tanto, el número total de estrategias seriales posible en los cinco ensayos de aprendizaje de la lista A (Eser-Ri-A) es de setenta y cinco.

Resultados

Se realizaron análisis estadísticos de la información obtenida. Los valores estadístico-descriptivos del grupo de 83 sujetos para el rendimiento académico son expresados en la tabla 1 . Los estudiantes presentan una media de promedios con aplazos de 6.89 y sin aplazos de 7.56. El desvío estándar del promedio con aplazos (1.56) es mayor que el del promedio sin aplazos (0.99); dado que en el primero encontraremos puntuaciones más extremas, como uno (1), dos (2) y tres (3), que en el promedio sin aplazos, son excluidas en su totalidad. El promedio de finales desaprobados por año indica que se desaprueban, en promedio para todos los estudiantes de la muestra, 0.28 exámenes finales por año, con un desvío de 0.47. Este dato cobra relevancia cuando se lo compara con la media de exámenes finales aprobados por año, que es de 2.01. En este sentido, observamos una relación de aprobación de 7:1 en general.

Tabla 1

Valores estadístico-descriptivos intra-grupo de rendimiento académico

Variables de desempeño académico  Mínimo  Máximo  Media  Desviación típica 
Edad  17  54  24.5  7.9 
Año de ingreso a la universidad  1996  2011  2007  2.86 
Número de cursadas aprobadas  36  17.08  10.95 
Número de finales aprobados  24  7.37  6.34 
Número de finales desaprobados  13  1.11  2.05 
Número de requisitos curriculares aprobados  2.53  1.71 
Promedio con aplazos  2.75  9.67  6.89  1.56 
Promedio sin aplazos  5.00  9.67  7.56  0.99 
Cantidad de años en la carrera  16  4.10  2.86 
Número de finales aprobados por año  0.00  7.33  2.01  1.56 
Número de finales desaprobados por año  0.00  2.17  0.28  0.47 

Por otra parte, los datos estadístico-descriptivos sobre el funcionamiento mnésico y el aprendizaje se presentan en la tabla 2 . Como se observa, el rendimiento de los alumnos de la muestra en la prueba TAVEC aumenta con los ensayos en función del número de palabras recordadas en el quinto ensayo de aprendizaje de la lista A, en comparación con el primer ensayo. Además se corroboró que el desempeño en las pruebas de recuerdo a largo plazo fue mejor que en las pruebas de recuerdo a corto plazo, lo que abona la idea de que se realiza un proceso de organización de los datos durante el período de interferencia.

Tabla 2

Valores estadístico-descriptivos intragrupo obtenidos en el TAVEC

Variables de rendimiento en la prueba TAVEC  Mínimo  Máximo  Media  Desviación típica 
Recuerdo inmediato lista A - 1° ensayo (Ri-A1)  13  7.84  1.95 
Recuerdo inmediato lista A - 5° ensayo (Ri-A5)  16  13.69  2.01 
Recuerdo inmediato lista A - total (Ri-AT)  31  74  57.75  8.37 
Recuerdo libre corto plazo (RL-CP)  16  12.86  2.35 
Recuerdo con claves corto plazo (RCl-CP)  16  13.43  2.13 
Recuerdo libre largo plazo (RL-LP)  16  13.54  2.21 
Recuerdo con claves largo plazo (RCl-LP)  16  14.05  1.84 
Estrategias semánticas en recuerdo inmediato Lista A (ESem-Ri-A)  49  20.22  10.67 
Estrategias semánticas en recuerdo libre corto plazo (ESem-RL-CP)  12  6.67  3.22 
Estrategias semánticas en recuerdo libre largo plazo (ESem-RL-LP)  12  7.71  3.38 
Estrategias seriales en recuerdo inmediato lista A (Eser-Ri-A)  24  5.12  3.82 
Estrategias seriales en recuerdo libre corto plazo (Eser-RL-CP)  0.65  1.11 
Estrategias seriales en recuerdo libre largo Plazo (ESer-RL-LP)  0.65  1.27 
Perseveraciones totales (P)  21  6.66  5.39 
Intrusiones en recuerdo libre (I-RL)  12  2.34  2.54 
Intrusiones en recuerdo con claves (I-RCl)  0.92  1.45 
Aciertos en reconocimiento (Recon-Ac)  10  16  15.46  0.98 
Falsos positivos (FP)  0.51  0.97 
Índice discriminabilidad (Discrim)  86  100  9.59  3.21 

Ahora bien, el número máximo de estrategias semánticas que el test TAVEC permite en la variable “estrategias semánticas en recuerdo inmediato de A” (ESem-Ri-A) es 60, mientras que para las variables “estrategias semánticas en recuerdo libre a corto plazo” (ESem-RL-CP) y “estrategias semánticas en recuerdo libre a largo plazo” (ESem-RL-LP) el número máximo es 12, debido a que sólo se está evaluando la lista de palabras una vez, mientras que en ESem-Ri-A estamos evaluando la cantidad de estrategias durante los cinco ensayos. Lo mismo ocurre con el número máximo de estrategias seriales (75 en ESer-Ri-A y 15 tanto en ESer-RL-CP como en ESer-RL-LP). Aclarado esto, podemos detectar que si bien en el recuerdo inmediato de A la cantidad de estrategias semánticas utilizadas es la tercera parte de las posibles (un promedio de 20.22/60), en las pruebas de recuerdo a corto plazo y recuerdo a largo plazo el número aumenta a más de la mitad del número posible (6.67/12 para ESem-RL-CP y 7.71 para ESem-RL-LP). El número de estrategias seriales, por su parte, disminuye de poco más de 1 estrategia promedio por cada ensayo de aprendizaje en el RI-A a 0.65 en las pruebas de recuerdo a corto y a largo plazo.

El número de estrategias semánticas utilizadas por los sujetos de la muestra fue semejante al de la población incluida en las normas del instrumento y se observó un aumento gradual acorde al número de ensayos de aprendizaje y a las pruebas de recuerdo (inmediato, a corto plazo y a largo plazo). La utilización de estrategias seriales disminuyó conforme aumentaba la utilización de las estrategias semánticas. Este hecho confirma un funcionamiento mnésico adecuado y una normal utilización de los recursos disponibles para almacenar la información. Estos resultados coinciden con los resultados de investigaciones previas (p. ej., Baldo y Shimamura, 2002 ), que indicaban que las estrategias seriales, en tanto se basan simplemente en la estructura superficial de la información a aprender, son poco efectivas y los datos son rápidamente olvidados. Los valores medios de las frecuencias de aparición de intrusiones, perseveraciones y falsos positivos en las distintas pruebas del TAVEC fueron similares a los de la muestra de Benedet y Alejandre (1998).

En función de la utilización de estrategias semánticas, tal como se esperaba, se observó un rendimiento levemente superior en los resultados de las pruebas de recuerdo con claves por sobre las pruebas de recuerdo libre, debido al uso de claves semánticas para el almacenamiento. Los datos proveen evidencias empíricas que sustentan lo propuesto por Baldo y Shimamura (2002) y Benedet y Alejandre (1998) sobre el hecho de que la aprehensión de la estructura semántica que es inherente al material y su manipulación por la memoria para almacenar los datos en bloques de significado efectivizan la posterior recuperación de la información.

Es importante destacar que se realizó una comparación de la muestra de estudiantes de la Facultad de Psicología de la Universidad Nacional de Mar del Plata con el grupo normativo evaluado por Alejandre y Benedet (1998) en la validación del TAVEC y se observó que los intervalos de confianza al 95% de todas las medidas de la muestra universitaria del estudio albergaban el valor de la muestra normativa del test, por lo que queda demostrada la equivalencia entre ambas muestras. En este sentido, podemos decir que los resultados permitieron concluir que los alumnos de la muestra extraída de la Facultad de Psicología evidencian, en general, un funcionamiento mnésico promedio de acuerdo a las normas del instrumento. La curva de aprendizaje de los sujetos evaluados no muestra diferencias sustantivas con las curvas promedio que provee como referencia el instrumento. Este hecho se verifica en la comparación del número de palabras recordadas en el primer ensayo de aprendizaje de la lista A y el número de palabras recordadas en el quinto ensayo, además de tener en cuenta el rendimiento en las pruebas de recuerdo libre y recuerdo con claves, tanto a corto como a largo plazo. La capacidad de aprendizaje, demostrada por la curva, indica que a mayor cantidad de ensayos mayor es el número de elementos recuperados y con una mejor organización basada fundamentalmente en el uso de estrategias de codificación semántica. Estos datos son congruentes con los resultados encontrados por otras investigaciones sobre las relaciones entre memoria y aprendizaje ( Etchepareborda y Abad-Mas, 2005; Squire, 1987; Morgado, 2005 ).

Ahora bien, con el objeto de determinar si una frecuencia mayor de estrategias semánticas se asocia a un mejor rendimiento general en la prueba de memoria utilizada se realizó luego un análisis de correlaciones de Pearson. Los resultados se observan en la tabla 3.

Tabla 3

Correlaciones entre la utilización de estrategias semánticas y el rendimiento general en la prueba TAVEC

  Esem-Ri-A  Esem-RL-CP  Esem-RL-LP  Eser-Ri-A  Eser-RL-CP  Eser-RL-LP 
Ri-A1  .54**  .32**  .32**  -.02  -.08  -.06 
Ri-A5  .63**  .61**  .62**  -.05  .07  .00 
Ri-AT  .74**  .64**  .65**  -.02  .04  -.02 
RL-CP  .68**  .77**  .77**  -.20*  .04  -.05 
RCl-CP  .63**  .67**  .74**  -.17  .06  .08 
RL-LP  .63**  .65**  .77**  -.22*  .06  .01 
RCl-LP  .63**  .68**  .72**  -.21*  .01  .02 
-.41**  -.38**  -.24*  .14  .03  -.05 
I-RL  -.34**  -.25*  -.23*  -.02  -.04  -.09 
I-RCI  -.37**  -.47**  -.44**  .01  -.12  -.10 
Recon-Ac  .29**  .29**  .28**  -.10  .04  .02 
FP  -.29**  -.28**  -.32**  .07  -.11  -.11 
Discrimi  .41**  .40**  .43**  -.10  .10  .10 

*p < .05 (unilateral), ** p < .01 (unilateral).

Los resultados permiten confirmar que una mayor frecuencia de uso de estrategias semánticas (en las pruebas de recuerdo de la lista A, recuerdo libre a corto plazo y recuerdo libre a largo plazo) se asocia positivamente y de forma significativa con los indicadores de un buen aprendizaje en el TAVEC (Ri-A1, Ri-A5, Ri-AT, RL-CP, RCl-CP, RL-LP, RCl-LP, Recon-Ac). Es decir, que es observable una asociación entre el uso de estrategias de codificación mnésica de tipo semántico que utiliza el sujeto y la capacidad de aprendizaje que demuestra tener para ese material al cual se aplicaron dichas estrategias: el número de elementos recordados en las distintas instancias de la prueba (Ri-A1, Ri-A5, Ri-AT, RL-CP, RCl-CP, RL-LP, RCl-LP, Recon-Ac) aumentó conforme aumentaba el número de estrategias semánticas utilizado.

Además puede observarse que el mayor uso de estrategias semánticas correlaciona negativamente, por un lado, con la aparición de perseveraciones e intrusiones en las pruebas de recuerdo inmediato, recuerdo a corto plazo y recuerdo a largo plazoy, por otro, con la aparición de falsos positivos en la prueba de reconocimiento, ítems que tendrían una valoración negativa.

También es posible observar que la utilización de estrategias de codificación mnésica de tipo serial se asocia negativamente , aunque no alcance valores de significación estadística, a distintos indicadores de un buen rendimiento en el TAVEC. Esto parecería indicar que la utilización de estrategias seriales sería un método poco eficaz a la hora de aprender, el cual iría en detrimento de la calidad del recuerdo. También es posible entonces afirmar que la utilización de estrategias semánticas resulta un mejor valor a la hora asociarse con el rendimiento de la memoria.

Lo que resta por determinar es la asociación entre las variables de funcionamiento mnésico y el rendimiento académico de los alumnos, lo que se expresa en la tabla 4.

Tabla 4

Correlaciones entre memoria, aprendizaje y estrategias de codificación mnésica (indicadores medidos por el TAVEC) y el rendimiento académico

  Promedio con aplazos  Promedio sin aplazos  Finales aprobados por año  Finales desaprobados por año 
Ri-A1  .34 **  .25*  .28**  -.30** 
Ri-A5  .07  -.09  .06  -.23* 
Ri-AT  .23*  .07  .23*  -.34** 
RL-CP  .08  .03  .02  -.24* 
RCl-CP  .08  .05  .03  -.18 
RL-LP  .11  .02  .01  -.32** 
RCl-LP  .093  .02  -.09  -.32** 
Esem-Ri-A  .24*  .12  .23*  -.28** 
Esem-RL-CP  .13  .12  .09  -.16 
Esem-RL-LP  .19*  .20*  .14  -.21* 
Eser-Ri-A  -.05  -.08  -.10  .02 
Eser-RL-CP  -.03  -.02  -.01  -.01 
Eser-RL-LP  -.02  -.06  -.04  -.01 
-.01  -.01  -.02  .07 
I-RL  -.04  .06  -.14  .23* 
I-RCI  -.07  -.06  -.16  .11 
Recon-Ac  .22*  .27**  .04  -.32** 
Discrimi  .26**  .32**  .17  -.26** 

*p < .05 (unilateral), ** p < .01 (unilateral).

Puede observarse que el “promedio con aplazos”, se asocia positivamente en un nivel estadísticamente significativo con el número de palabras recordadas en el primer ensayo de aprendizaje de la lista A (Ri-A1), con el número total de palabras recordadas en los cinco ensayos de aprendizaje de la lista A (Ri-AT), con el número de estrategias semánticas totales utilizadas en los cinco ensayos de aprendizaje de la lista A (ESem-Ri-A), con el número de estrategias semánticas utilizadas en la prueba de recuerdo libre a largo plazo (ESem-RL-LP), con el número de aciertos en la prueba de reconocimiento (Recon-Ac) y con la variable discriminabilidad, que indica la capacidad del sujeto de discriminar durante la prueba de reconocimiento las palabras aprendidas en la lista A de otras palabras de interferencia.

Por su parte, el “promedio sin aplazos” se asocia positivamente en un nivel significativo con las variables recuerdo inmediato de la lista A en el primer ensayo, estrategias semánticas en recuerdo libre a largo plazo, reconocimiento y discriminabilidad.

El número de “finales aprobados por año” se asocia positivamente con el número de palabras recordadas en el primer ensayo de aprendizaje de la lista A (Ri-A1), con el número total de palabras recordadas en los cinco ensayos de aprendizaje de la lista A (Ri-AT) y con el número de estrategias semánticas totales utilizadas en los cinco ensayos de aprendizaje de la lista A (ESem-Ri-A)

También, el “número de finales desaprobados por año” se asocia, como es de esperarse, negativamente, con el número de palabras recordadas en el primer ensayo de aprendizaje de la lista A (Ri-A1), con el número total de palabras recordadas en los cinco ensayos de aprendizaje de la lista A (Ri-A5), con el número total de palabras recordadas en los cinco ensayos de aprendizaje de la lista A (Ri-AT), con las pruebas de recuerdo libre a corto plazo (RL-CP), recuerdo libre a largo plazo (RL-LP) y recuerdo con claves a largo plazo (RCl-LP), con el número de estrategias semánticas totales utilizadas en los cinco ensayos de aprendizaje de la lista A (ESem-Ri-A) y las utilizadas en la prueba de recuerdo libre a largo plazo (ESem-RL-LP), con la prueba de reconocimiento y con la variable discriminabilidad. Por lo que se observa, también se asocia en forma positiva con la variable intrusiones en recuerdo libre (I-RL, que incluye la sumatoria de las intrusiones en las pruebas de recuerdo inmediato de las listas A y B y las pruebas de recuerdo libre tanto a corto como a largo plazo), lo que implica que a mayor número de intrusiones mayor cantidad de finales desaprobados al año tiene el estudiante.

Para concluir, se realizaron cuatro análisis de regresión lineal múltiple por pasos. En cada uno de esas cuatro regresiones las variables dependientes fueron las medidas de rendimiento académico que obtuvieron niveles de significación estadística ( p < .01), es decir, promedio con aplazos, promedio sin aplazos, número de exámenes finales aprobados al año y número de exámenes finales desaprobados al año. Los resultados obtenidos se expresan en la tabla 5 . Como puede observarse, el método por pasos permitió determinar aquellas variables independientes que contribuyeron significativamente a explicar los indicadores de rendimiento académico. De esta manera, estamos en condiciones de concluir qué variables independientes son las relevantes para explicar los indicadores de rendimiento y cuál es la contribución neta de cada una de ellas para explicar la varianza.

Tabla 5

Regresión lineal múltiple por pasos (método stepwise ) con variable dependiente promedio con aplazos

Variable dependiente  Variables independientes incluidas en el modelo  R2  R2 corregida  Error típico de la estimación  Significación del cambio en F  Cambio en R2 
1. Promedio con aplazos  Ri-A1  .34(a)  .11  .10  1.48  .11  9.72 
2. Promedio sin aplazos  Discrim  .32(a)  .10  .09  0.94  .10  8.85 
  Discrim, Ri-A5  .41(b)  .17  .14  0.92  .06  5.75 
  Discrim, Ri-A5, Ri-A1  .49(c)  .24  .21  0.88  .08  7.63 
  Discrim, Ri-A5, Ri-A1, ESem-RL-LP  .53(d)  .28  .25  0.86  .04  4.15 
3. Exámenes finales aprobados anualmente  Ri-A1  .28(a)  .08  .07  1.51  .08  6.74 
4. Exámenes finales desaprobados anualmente  Ri-AT  .34(a)  .12  .10  0.41  .11  10.60 
  Ri-AT, Recon-Ac  .41(b)  .16  .14  0.40  .05  4.64 

Para la variable “promedio con aplazos” encontramos un grado de relación con el recuerdo inmediato de la lista A ensayo 1 expresado en una R 2 = .11. En cambio, para la variable “promedio sin aplazos” se mantuvieron en el modelo cuatro indicadores: el índice de discriminabilidad ( R 2 = .10), el recuerdo inmediato de la lista A en el primer ensayo ( R 2 = .08), el recuerdo inmediato de la lista A en el quinto ensayo ( R 2 = .06) y el número de estrategias semánticas utilizadas en la prueba de Recuerdo Libre a Largo Plazo ( R 2 = .04). Entonces, los cuatro indicadores (Discrim, Ri-A5, Ri-A1 y ESem-RL-LP) presentaron en total una R 2 de .28 en asociación con la variable promedio sin aplazos.

Para la variable “exámenes finales aprobados por año”, se observó una R 2 de .08 en asociación a la variable RI-A1, mientras que para la “exámenes finales desaprobados anualmente” encontramos una explicación de la varianza por los indicadores Ri-AT ( R2 de .11) y Reconoc-Ac (R2 de .05). La R 2 para ambos indicadores es de .16.

Ahora bien, estas pruebas de regresión múltiple eliminaron muchos indicadores del modelo estadístico, limitando los alcances de los resultados. Se puede concluir que las variables independientes más relevantes estadísticamente para predecir el rendimiento académico fueron el número de elementos recordados de la lista A en el primer ensayo (Ri-A1), el número de elementos recordados de la lista A en el quinto ensayo (Ri-A5), el número total de elementos recordados de la lista a en los cinco ensayos (Ri-AT), el número de aciertos en la prueba de reconocimiento (Recon-Ac), el índice de discriminabilidad (Discrim) y el número de estrategias semánticas utilizadas en la prueba de recuerdo libre a largo plazo (ESem-RL-LP). Sin embargo, las R2 obtenidas no fueron elevadas.

En principio, los promedios más elevados parecen explicarse en un cierto porcentaje por la capacidad del sujeto para almacenar y recuperar información, es decir, por su capacidad de aprendizaje y su memoria (Ri-A1, Ri-A5 y Ri-AT). También el índice de discriminabilidad, es decir, la capacidad de poder recuperar con exactitud la información almacenada, se asocia a promedio académicos más eficientes y especialmente al promedio sin aplazos.

Para el número de finales aprobados anualmente, el indicador que en mayor medida explica su varianza es el número de elementos recordados de la lista A en el primer ensayo de aprendizaje (Ri-A1). Por lo tanto, puede decirse que el número de elementos recordados en el primer ensayo de aprendizaje de la lista A, o mejor, la capacidad de un sujeto de recordar una mayor cantidad de elementos la primera vez que accede a ellos, se asocia con un mejor rendimiento académico. Por lo tanto, una persona que es capaz de retener una mayor cantidad de elementos en el primer ensayo es más efectiva a la hora de recordar información y de recuperarla ante una situación de examen. Es menester recordar aquí que si bien la variable que establece el número de estrategias semánticas totales utilizadas en los cinco ensayos de aprendizaje de la lista A (ESem-Ri-A) fue eliminada luego de someter los datos al análisis de correlación múltiple, la misma sí posee un alto grado de relación estadísticamente significativa con Ri-A1, por lo que insistimos en el valor de la utilización de las estrategias semánticas de codificación mnésica.

Puede establecerse también que un porcentaje de la varianza del número de finales desaprobados al año puede explicarse por fallas en la capacidad de aprendizaje (Ri-AT) y fallas en las tareas de reconocimiento (Recon-Ac). Es decir, las personas que desaprueban más exámenes finales suelen tener problemas para discriminar la información aprendida de información semejante y mayores limitaciones en su capacidad de aprendizaje.

Discusión

En función del objetivo del estudio, que era determinar las relaciones entre las estrategias de codificación mnésica, la capacidad de aprendizaje y el desempeño académico de estudiantes de la Facultad de Psicología de la Universidad Nacional de Mar del Plata, los resultados han permitido establecer las siguientes conclusiones.

Sobre las relaciones entre la capacidad de aprendizaje y la utilización de estrategias de codificación mnésica, los resultados permiten sostener que una frecuencia de uso mayor de estrategias semánticas se asocia positivamente y significativamente a un mejor rendimiento en las pruebas que evalúan recuerdo y reconocimiento a corto y largo plazo. Confirma que el uso de estrategias de codificación mnésica de tipo semántico favorece el recuerdo y el reconocimiento, habilidades fundamentales y básicas del aprendizaje académico.

Por su parte, las estrategias seriales, que no implican un proceso de codificación semántica sino que tan sólo se basan en el orden de aparición de los estímulos, no resultan eficaces para almacenar los inputs. Estos resultados son congruentes con los resultados de investigaciones presentadas previamente ( Baldo y Shimamura, 2002; Benedet y Alejandre, 1998 ).

Sobre las relaciones entre las estrategias de codificación mnésica, la capacidad de aprendizaje y el desempeño académico , los resultados permitieron, aunque con ciertas limitaciones, confirmar la hipótesis de que se observa una asociación entre el uso de estrategias semánticas de codificación, la capacidad de aprendizaje y el desempeño académico de los alumnos. En relación al aprendizaje, la capacidad de almacenar más información (Ri-A1; Ri-AT) y de retenerla en la memoria por más tiempo (RL-LP; RCl-LP) se asocia a la obtención de promedios más altos, a la aprobación de una cantidad mayor de exámenes finales y a una tasa menor de desaprobación. Estos datos son congruentes con las postulaciones de otros autores sobre el hecho de que la capacidad de almacenamiento de información es una variable predictora del curso de los logros académicos ( Alloway y Alloway, 2010; Bull y Scerif, 2001; Decker, 2011; De Jong, 1998; Mayringer y Wimmer, 2000; Nation et al., 1999; Nyroos y Wiklund-Hornqvist, 2012; Seigneuric et al., 2000; Siegal y Ryan 1989; Swanson, 1994; Zambotti y Fazio, 1974; Zapata et. al., 2009 ).

En relación a las estrategias de codificación mnésica de tipo semántico, los sujetos que las utilizan con mayor frecuencia (especialmente en ESem-Ri-A) tienden a presentar una mayor capacidad de aprendizaje y a obtener mejores desempeños académicos (mayor promedio con aplazos, mayor número de exámenes finales aprobados anualmente y menos número de exámenes desaprobados). Es decir, que se obtuvieron resultados que confirman que aquellos alumnos que codificaron semánticamente la información presentaron niveles superiores de desempeño académico, coincidentemente con los resultados de otras investigaciones ( Corpas Arellano, 2007; 2008; Diseth y Kobbeltvedt, 2010; Packiam et. al., 2004 ) que postularon que un frecuente y adecuado uso de estrategias de aprendizaje para codificar la información se asocia con un rendimiento académico más eficiente.

Los resultados permitieron observar otros efectos interesantes sobre los procesos mnésicos y el desempeño académico. Por ejemplo, una frecuencia mayor de intrusiones se asoció a una mayor cantidad de exámenes finales desaprobados por año ( p < .05), lo que podría interpretarse en el sentido de que la distractibilidad que se infiere por el número de intrusiones implica una dificultad para procesar activamente y almacenar la información o una falla en procesos de inhibición cognitiva y, consecuentemente, se traduce en una dificultad para aprender. La ausencia efectiva de información es compensada con la inclusión de elementos provistos por el propio sistema cognitivo del sujeto y no por el input sensorial.

Los resultados a su vez indicaron que el desempeño en las pruebas de recuerdo a largo plazo se asocia con mayor fuerza a un mejor rendimiento académico (menos número de finales desaprobados anualmente) que las pruebas de recuerdo a corto plazo. Esto puede interpretarse en el sentido de que resulta crucial para un correcto aprendizaje no sólo retener la información sino almacenarla adecuadamente y ser capaz de recuperarla, incluso después de un cierto período de tiempo.

Los aciertos en la prueba de reconocimiento se asociaron también a un mejor rendimiento académico expresado en mejores promedios y menos número de exámenes finales desaprobados. Se sostiene por tanto que dificultades para almacenar y/o recuperar información, reflejados en problemas de discriminabilidad, se traducen en déficits de aprendizaje y, consecuentemente, en peores desempeños académicos.

Ahora bien, las pruebas de regresión múltiple, si bien nos permitieron detectar qué variables independientes resultaban más relevantes estadísticamente para predecir el rendimiento académico (Ri-A1, Ri-A5, Ri-AT, Recon-Ac, Discrim y ESem-RL-LP), no presentaron R 2 de valores elevados. Tentativamente, sostenemos que los valores bajos de la R 2 se explican por la complejidad inherente a la variable rendimiento académico (ya explicitada en el marco teórico de esta investigación; Paba Barbosa et al., 2008; Paso-Niebla y Hernández-Guzmán, 2007 ). Se insiste, por tanto, en este sentido, que el desempeño durante una carrera universitaria se encuentra altamente influido por diversos factores (sociales, económicos, culturales, etc.) y en él también confluyen elementos individuales referidos a la historia personal del sujeto y a sus características intrínsecas vinculadas con la motivación, la personalidad, la perseverancia, el bienestar psicológico, las estrategias de afrontamiento, etc., además de otros componentes cognitivos de suma importancia (planificación, procesos inhibitorios, flexibilidad cognitiva, control emocional, toma de decisiones, etc.) y de variables vinculadas a los contenidos y a las habilidades y características de los docentes. Por lo tanto, si bien parecería existir una relación entre el funcionamiento y las características de la memoria y el rendimiento académico, debe aclararse que este último no se puede explicar sólo a partir del primero, en la medida que los indicadores de funcionamiento mnésico tan sólo expresan un pequeño porcentaje de la variación.

Ahora bien, los valores bajos de las R 2 también pueden explicarse por un fenómeno que es necesario tener en cuenta: un sujeto puede aprobar muchas materias anualmente con notas bajas y otro puede aprobar menos cantidad de materias con notas más altas. Ambos sujetos puede decirse que presentan un buen rendimiento; sin embargo, las diferencias en los estilos son claras, pues podrían responder a intereses personales (bajo promedio, alto número de exámenes finales aprobados anualmente o alto promedio, bajo número de exámenes finales aprobados anualmente). Esta variabilidad afecta también los resultados, pues los indicadores de rendimiento académico que se utilizaron dejan de ser suficientemente sensibles ante estas situaciones idiosincráticas.

Para finalizar, si bien limitados, los resultados son considerados como un aporte de evidencias empíricas que contribuyen a la explicación de un fenómeno de tal magnitud y complejidad como es el rendimiento académico en la universidad. Éste no puede explicarse solo a partir de las variables de memoria, pero sí puede afirmarse, basados en los resultados de este estudio, que un adecuado funcionamiento mnésico, caracterizado por un uso frecuente de estrategias semánticas para la codificación de la información, se asocia a una mejor capacidad de aprendizaje, la cual tiene influencias, junto con otra gran cantidad de variables, sobre el rendimiento académico de los estudiantes universitarios.

Para el ámbito educativo, resulta de extremo interés recordar que los procesos mnésicos son un fenómeno que posee una asociación con el rendimiento académico. En este sentido, los procesos de enseñanza-aprendizaje deben orientarse hacia diseños que fomenten la codificación y consolidación de la información y el recuerdo y el reconocimiento y que de este modo permitan sostener los contenidos por más tiempo en la memoria. A su vez, mientras más afianzados y ejercitados se encuentran los conceptos, los mismos facilitan los aprendizajes subsiguientes.

De todos modos, también resultaría interesante para el área de estudio poder ampliar la muestra de estudiantes, incluyendo no sólo más sujetos sino también estudiantes de otras disciplinas (quizás incluir carreras del tipo de las denominadas duras o exactas ), para poder evaluar si estas variables referidas a codificación mnésica y a aprendizaje sostienen o no su asociación al rendimiento académico, al variar la unidad académica y, con ella, el área disciplinar. Por ello, durante los próximos años esperamos poder ampliar la muestra de sujetos, realizando una comparación intergrupos, agrupando a los sujetos según la carrera que estudien. A su vez, también esperamos poder desarrollar un baremo a nivel local que permita estudiar a los sujetos individualmente.

Extended Summary

Memory should not be understood as a static and isolated brain , since it works as a closely linked set of brain s. Mnesic processes deal with encoding, storing, and retrieving information. Along these lines, memory is a key process, inseparable from learning. Learning refers by and large to an acquisition of knowledge and behaviors, i.e., a change in cognitive structures that are steady in time. Thus, learning and memory are closely related: learning refers to the process of acquisition of new information and memory consists of the persistence of learning in a state such that can be d later.

In order to learn information, i.e., to keep it in memory, we must be able to process and encode it, so that it can be duly stored and subsequently retrieved. The ways we process such information are called strategies, whose implementation varies individually. Two information-encoding strategies are key in this study: semantic organization strategies and serial organization strategies. The former involve the ability to organize, categorize, and retain information, establishing groups by meaning. Serial organization refers to the tendency to save and remember words in the same order they were displayed. Information handling and the use of encoding strategies through memory become essential for an effective learning and recall. Organizing information by meaning benefits learning.

This research assumes that ing of mnesic processes and the frequency and type of mnesic encoding strategies they use should predict academic performance. The main goal was to determine the relationships existing between different mnesic encoding strategies, memory retrieving and recognition processes, and academic performance of students from the Faculty of Psychology of Mar del Plata National University.

A convenience sample of 83 students from the Faculty of Psychology of Mar del Plata National University (63 females, 20 males), aged 17 to 54 ( M = 24.5) was used. In order to obtain data about students’ academic path, indicators of time and performance (average, subjects studied and passed by year, subjects failed, time spent in college) were withdrawn from computer systems of the Student Division. In order to assess the use of mnesic encoding strategies and the students’ mnesic , the Test de Aprendizaje Verbal España-Complutense (TAVEC) [España-Complutense Verbal Learning Test] was administered. This test is aimed at characterizing an individual's overall system of information processing and learning and memory abilities through learning indicators, immediate, short-and long-term retrieval, and recognition. Data was organized and subjected to descriptive and inferential statistical analyses through bivariate correlation and step-wise multiple regressions.

Results showed evidence that a higher frequency of use of semantic strategies were positively related to indicators of good learning in TAVEC (a better performance in tests assessing short-and long-term memory and recognition). An association between frequency of use of semantic mnesic encoding strategies and learning capacity was revealed, thus confirming that the use of this kind of strategies benefits memory and recognition – key basic academic learning abilities. The frequency of use of serial mnesic encoding strategies was unrelated to the remaining TAVEC indicators, thereby allowing us to hold that this kind of strategies based on the memory of the appearance of stimuli sequence does not result in substantial changes in learning or in information retrieving.

As for the main goal of this study, results allowed us to confirm the association of some mnesic ing indicators to some academic performance indicators in college students, though correlation coefficients were low. Being cautious and taking into account the study limitations, data allows us to support the hypothesis that an association exists between students’ frequency of use of semantic encoding strategies, learning capacity, and academic performance. The capacity for storing and keeping longer in memory additional information was associated to higher score means, to passing more final exams, and to lower fail rates. The higher frequency of use of semantic encoding strategies showed an association to the tendency to a higher learning capacity and to getting better academic performance.

Regression analyses, with academic performance as dependent variable, were statistically significant, allowing us to infer that independent variables better predicting academic performance were: a) the number of items recalled in first and last trials, associated to subjects’ mnesic capacity; b) the total number of items recalled from the list through the five trials, associated to learning capacity; and c) the number of correct answers in the recognition test and the discriminability index, associated to the capacity of information storing and retrieval and the number of semantic strategies used in the long-term free-recall test related to the use of appropriate encoding strategies. R 2s obtained were not high, probably due to the inherent complexity of the academic performance construct, since performance in college studies is influenced very much by a number of factors (e.g., social, economic, cultural factors); some individual factors concerning a subject's personal background, and intrinsic characteristics related to motivation, personality, perseverance, psychological wellbeing, coping strategies, etc., apart from other key cognitive components (planning, inhibitory processes, cognitive flexibility, emotional control, decision-making, etc.), and variables related to contents and teachers’ abilities and characteristics also converge. Therefore, even though there is evidence to hold the existence of a relationship between memory ing and characteristics and academic performance, the latter cannot be explained only by the former, since mnesic ing indicators only reflect a small percentage of the variation.

Finally, the results of this study provide empirical evidence contributing to the understanding of such a big and complex phenomenon as learning and academic performance in college students. This cannot only be explained by mnesic ing and memory characteristics. Nevertheless, the results of this study allow us to state that a due mnesic ing, defined by a frequent use of semantic strategies for information encoding, relates to a better learning capacity, which, along with many other variables, influences university students’ academic performance.

Conflicto de intereses

Los autores de este artículo declaran que no tienen ningún conflicto de intereses.

Referencias
Alloway and Alloway, 2010
T. Alloway
R. Alloway
Investigating the Predictive Roles of Working Memory and IQ in Academic Attainment
Journal of Experimental Child Psychology
106
1
2010
20-9
Atkinson and Shifrin, 1968
R.C. Atkinson
R.M. Shifrin
Human memory: a proposed system and its control processes
The Psychology of Learning and Motivation
2
1968
89-195
Azcoaga, 1979
J.E. Azcoaga
Aprendizaje Fisiológico y Aprendizaje pedagógico
1979
Baldo and Shimamura, 2002
Baldo, J.V. y Shimamura, A.P. (2002). Frontal Lobes and Memory. En A. Baddeley, B. Wilson y M. Kopelman (Eds.), The Handbook of Memory Disorders. Londres: John Wiley & Co.
Ballesteros Jiménez and García Rodríguez, 1996
S. Ballesteros Jiménez
B. García Rodríguez
Procesos Psicológicos Básicos
1996
Benedet and Alejandre, 1998
M.J. Benedet
M.A. Alejandre
Test de Aprendizaje Verbal España-Complutense
1998
Bull and Scerif, 2001
R. Bull
G. Scerif
Executive Functioning as a predictor of childrens mathematics ability: inhibition, task switching and working memory
Developmental Neuropsychology
19
2001
273-93
Carrillo Mora, 2010
P. Carrillo Mora
Sistemas de memoria: reseña histórica, clasificación y conceptos actuales
Salud Mental
33
2010
83-92
Corpas Arellano, 2007
M.D. Corpas Arellano
Evaluación del nivel de inglés que consigue el alumnado al final de la Educación Secundaria Obligatoria (ESO) (tesis doctoral)
Universidad de Granada
2007
Corpas Arellano, 2008
M.D. Corpas Arellano
Estrategias de Aprendizaje: la Memoria en la Adquisición de la Lengua Inglesa
Contextos Educativos
11
2008
23-32
Decker, 2011
J. Decker
Linking Developmental Working Memory and early Academic Skills (tesis doctoral)
Duquesne University
2011
De Jong, 1998
P.F. De Jong
Working Memory Deficits of reading disabled children
Journal of Experimental Child Psychology
70
1998
75-96
Diseth and Kobbeltvedt, 2010
A. Diseth
T. Kobbeltvedt
A Mediation Analysis of Achievement Motives, Goals, Learning Strategies, and Academic Achievement
British Journal of Educational Psychology
80
2010
681-7
Etchepareborda and Abad-Mas, 2005
M. Etchepareborda
L. Abad-Mas
Memoria de trabajo en los procesos básicos de aprendizaje
Revista de neurología
40
2005
79-83
Fodor, 1983
J.A. Fodor
The modularity of mind
1983
Fontán, 1999
L. Fontán
Trastornos de Memoria: Pautas diagnósticas y terapéuticas
1999
Fuller, 2001
K. Fuller
The Relationship of attention, memory, and academic achievment in children with ADHD
The Sciences and Engineering, 61(10-B)
2001
5562
Mayringer and Wimmer, 2000
H. Mayringer
H. Wimmer
Pseudoname learning by German-speaking children with dyslexia: Evidence for a phonological learning deficit
Journal of Experimental Child Psychology
75
2000
116-33
Morgado, 2005
I. Morgado
Psicobiología del Aprendizaje y la memoria
Revista de Neurología
40
2005
289-97
Moscovith and Umiltà, 1990
Moscovith, M. y Umiltà, C. (1990). Modularity and neuropsycology: Modules and central processes in attention and memory. En M. F. Schwartz (Ed.), Modular deficits in Alzheimer-Type dementia (pp. 1-59). Cambridge, MA: MIT Press.
Nation et al., 1999
K. Nation
J.W. Adams
C.A. Bowyer-Crane
M.J. Snowling
Working memory deficits in poor comprehenders reflect underlying language impairments
Journal of Experimental Child Psychology
73
1999
139-58
Nyroos and Wiklund-Hornqvist, 2012
M. Nyroos
C. Wiklund-Hornqvist
The Association between Working Memory and Educational Attainment as Measured in Different Mathematical Subtopics in the Swedish National Assessment: Primary Education
Educational Psychology
32
2012
239-56
Paba Barbosa et al., 2008
C. Paba Barbosa
R. Lara Gutiérrez
A. Palmezano Rondón
Estilos de aprendizaje y rendimiento académico en estudiantes universitarios
Revista de a facultad de ciencias de la salud de la Universidad de Magdalena
2008
5
Packiam et al., 2004
T. Packiam
S.E. Gathercole
C. Willis
A.M. Adams
A structural analysis of working memory and related cognitive skills in young children
Journal of Experimental Child Psychology
87
2004
85-106
Paso-Niebla and Hernández-Guzmán, 2007
J. Paso-Niebla
L. Hernández-Guzmán
Variables que inciden en el rendimiento académico de adolescentes mexicanos
Revista latinoamericana de psicología
39
2007
487-501
Puente, 1995
A. Puente
Memoria Semántica: Teorías y Modelos. Psicología Cognoscitiva
1995
Rebollo and Rodríguez, 2006
M.A. Rebollo
S. Rodríguez
El aprendizaje y sus dificultades
Revista de Neurología
42
2006
139-42
Ruiz-Sánchez et al., 2012
J.M. Ruiz-Sánchez
Pedrero Pérez
P. Lozoya-Delgado
M. Llanero-Luque
G. Rojo-Mota
P. Puerta-García
Inventario de síntomas prefrontales para la evaluación clínica de las adicciones en la vida diaria: proceso de creación y propiedades psicométricas
Revista de Neurología
54
2012
649-63
Seigneuric et al., 2000
A. Seigneuric
M.F. Ehrlich
J.V. Oakhill
N.M. Yuill
Working memory resources and childrens reading comprehension
Reading and Writing
13
2000
81-103
Shimamura, 2000
A. Shimamura
Toward a Cognitive Neuroscience of Metacognition
Consciousness and Cognition
9
2000
313-23
Shimamura, 2003
Shimamura, A. (2003). Neural Basis if Memory: Systems Level. En L. Nadel (Ed.), Encyclopedia of Cognitive Science. Londres: Macmillan.
Siegal and Ryan, 1989
L.S. Siegal
E.B. Ryan
The development of working memory in normally achieving and subtypes of learning disabled children
Child Development
60
1989
973-80
Squire, 1987
L.R. Squire
Memory and brain
1987
Swanson, 1994
H.L. Swanson
Short-term memory and working memory: Do Both contribute to our understanding of academic achievment in chlidren and adults with learning disabilities?
Journal of Learning Disabilities
27
1994
34-50
Zambotti and Fazio, 1974
G. Zambotti
F. Fazio
An investigation of Some Cognitive Style Variables and their Relationships to Science Achievemente
47th Annual Meeting of the National Association for Research in Science Teaching. Chicago, Illinois
1974
Zapata et al., 2009
L. Zapata
C. De Los Reyes
S. Lewis
E. Barceló
Memoria de Trabajo y Rendimiento Académico en Estudiantes de Primer Semestre de una Universidad de la Ciudad de Barranquilla
Revista Psicología desde el Caribe, Universidad del Norte
23
2009
66-82

Copyright © 2018. Colegio Oficial de Psicólogos de Madrid

© Copyright 2018. Colegio Oficial de Psicólogos de Madrid ContactPrivacy PolicyCookies Policy

We use our own and third­party cookies. The data we compile is analysed to improve the website and to offer more personalized services. By continuing to browse, you are agreeing to our use of cookies. For more information, see our cookies policy

Aceptar