Por Javier Arguello (*)
Durante gran parte del siglo XX, ocurrió algo extraordinario: en país tras país, los puntajes promedio en pruebas de inteligencia seguían aumentando.
Este incremento sostenido, conocido como el Efecto Flynn en honor al politólogo y psicólogo James R. Flynn (1984, 2012), representó una ganancia de aproximadamente 14 a 21 puntos de Coeficiente Intelectual (CI) entre 1930 y 2000 en muchas naciones desarrolladas.
El aumento se asoció con una mejor nutrición, una escolarización más prolongada, entornos más ricos y demandas cognitivas cada vez más complejas.
Pero desde mediados de la década de 2000, la tendencia se ha estancado —y en varios países de altos ingresos, incluso se ha invertido (Must et al., 2003). Noruega, Dinamarca, Finlandia, el Reino Unido y otros países ahora reportan descensos sostenidos en los puntajes promedio de CI.
Un nuevo estudio científico, La Paradoja de la Memoria (Chen et al., 2025), ofrece una explicación provocadora: la forma en que aprendemos hoy —y la creciente “externalización” de la memoria hacia los dispositivos digitales y la inteligencia artificial— puede estar erosionando los sistemas neuronales que antes impulsaron esas mejoras.
El cerebro humano depende de dos sistemas de memoria fundamentales:
• La memoria declarativa, que almacena hechos, conceptos y experiencias explícitas, y
• La memoria procedimental, que interioriza habilidades y rutinas hasta que se vuelven automáticas.
Estos sistemas se construyen a través de engramos —patrones neuronales que codifican los recuerdos— y esquemas —marcos mentales que organizan y aplican el conocimiento.
Sin un uso deliberado y repetido, estas estructuras no logran consolidarse. El resultado: un conocimiento frágil, fácil de olvidar y difícil de aplicar a nuevos problemas.
APRENDIZAJE PROFUNDO
La ciencia cognitiva demuestra que el aprendizaje profundo (duradero y flexible) depende de:
• Recuperación activa: evocar el conocimiento desde la memoria, no solo volver a leerlo.
• Consolidación: usar el tiempo y la práctica espaciada para transferir el conocimiento a la memoria a largo plazo.
• Reflexión sin distracciones: hacer pausas después de aprender para permitir que el cerebro integre y “etiquete” la nueva información.
Si se omiten estos pasos, el andamiaje mental necesario para el pensamiento complejo nunca llega a formarse completamente (Lynn & Hampson, 1986).
En años recientes, las tendencias educativas que buscan modernizar la enseñanza para desarrollar habilidades y formar aprendices para toda la vida (en lugar de centrarse en las pruebas estandarizadas que promueven el rendimiento académico que no fomenta el aprendizaje profundo -más bien lo inhibe) han restado importancia a la memorización, en favor de fomentar el pensamiento crítico y la creatividad.
PENSAMIENTO CRÍTICO
Como ha demostrado el científico cognitivo Daniel Willingham, el pensamiento crítico se basa en el conocimiento ya almacenado en la memoria; sin él, el razonamiento se vuelve superficial.
Los intentos de promover el pensamiento crítico y la creatividad en el vacío han fracasado en el pasado. Incluso los científicos altamente capacitados pueden fallar fuera de su campo si carecen del conocimiento previo relevante.
Las habilidades duraderas (a veces incorrectamente llamadas habilidades del Siglo XXI, ya que hasta los Mayas las poseían y valoraban), como la creatividad y el pensamiento crítico, dependen de una base de conocimientos igualmente duradera.
La ilusión de que “siempre puedo buscarlo o googlearlo” se ha fortalecido en la era de los teléfonos inteligentes y la inteligencia artificial.
Pero depender de ChatGPT o Google para cada dato debilita la formación de las redes neuronales que necesitamos para una comprensión profunda.
Los modelos de lenguaje de gran escala tampoco producen respuestas coherentes hasta que han pasado por un entrenamiento prolongado que incorpora patrones internamente —de la misma manera que los seres humanos necesitan una práctica sostenida para alcanzar la maestría (Oakley et al., 2025).
En la era de la IA, nuestra capacidad para evaluar, cuestionar y refinar las respuestas generadas por las máquinas depende de la profundidad de nuestros propios esquemas mentales.
Sin ellos, corremos el riesgo de aceptar respuestas falsas o sesgadas sin cuestionarlas.
La educación debe preparar a las personas no solo para usar la IA, sino para pensar con ella y contra ella —implica aprovechar la memoria para acumular conocimiento como la infraestructura del pensamiento de orden superior.
Esto requiere un cambio sistémico. Más del 90 % de los docentes en el mundo tienen ideas erróneas sobre cómo aprenden los estudiantes, y menos del 2 % puede explicar las habilidades cognitivas de las que dependen sus alumnos. Irónicamente la política educativa de la gran mayoría de los países del mundo coincide en identificar que las habilidades cognitivas son esenciales para modernizar su educación, casi ningún país tiene claro cuales son estas habilidades, como se relacionan en la jerarquía cognitivas de habilidades, como desarrollarlas para sus estudiantes y/o como medir estas (Brookings Institute)
Si las escuelas ignoran la ciencia del aprendizaje, corren el riesgo de profundizar la desigualdad al negar a los estudiantes más desfavorecidos las herramientas mismas —memoria, fluidez, metacognición— que hacen que el aprendizaje perdure.
PARADOJA DE LA MEMORIA
La “paradoja de la memoria” no es solo una teoría académica: exige cambios concretos en las aulas y en las políticas educativas.
1. Revalorizar la memorización intencional para el aprendizaje profundo: esto requiere romper paradigmas relacionados al mal uso de la memoria para el aprendizaje superficial (memorístico) con el uso de la memoria para el aprendizaje profundo y la transferencia. Para que esto ocurra, tanto docentes como estudiantes deben dominar las técnicas de codificación, estrategias de recuperación y el uso fluido de estas para ensenar y aprender.
2. Incorporar tiempo de reflexión: incluso cinco minutos sin pantallas después de una tarea desafiante mejoran la retención.
3. Democratizar la ciencia del aprendizaje para docentes y estudiantes: ayudar a los estudiantes a comprender cómo aprenden y cómo alinear la enseñanza para fomentar el aprendizaje y como estudiar con eficacia.
4. Usar la tecnología de manera estratégica: la IA puede personalizar la práctica, pero los estudiantes también deben participar en tareas sin dispositivos que requieran recuperación, metacognición y otros procesos cognitivos esenciales para aprender.
5. Evaluar la recuperación, no solo la búsqueda: equilibrar el aprendizaje activo con exámenes que impliquen recuerdo directo (Rodgers, 1999).
Externalizar la memoria (outsourcing al internet o inteligencia artificial) puede parecer eficiente a corto plazo, pero erosiona la comprensión, el pensamiento crítico y la creatividad, todos los cuales dependen de recombinar ideas ya almacenadas en la mente. El Efecto Flynn demostró que la inteligencia humana puede aumentar durante décadas (Flynn, 1984, 2012). El peligro ahora es que disminuya si descuidamos la herramienta más simple y poderosa para pensar: recordar.
(*) El autor es fundador de COGx, una organización de investigación y desarrollo en el área de ciencias cognitivas aplicadas dedicada a democratizar acceso a la ciencia del aprendizaje para modernizar la educación. COGx ha sido reconocida como la organización líder a nivel mundial y pionera en ofrecer la traducción de la ciencia del aprendizaje más comprensiva y rigorosa del mundo.
