Dinámica fractal de niños con trastornos en el aprendizaje en México, bajo el pensamiento de sistemas posmodernista

Abstract

RESUMEN: La generación de conocimiento a través del aprendizaje en los seres humanos es realizado por el cerebro a través de interrelaciones no lineales de varias capas y tipos de neuronas, de lo cual emergen comportamientos colectivos en forma de combinación de procesos fisiológicos y cognitivos que permiten la interacción con el medio ambiente y mantener estabilidad física y cognitiva. Ya que las conexiones en las neuronas son variables entre las personas, las estructuras para aprender también lo son, lo que hace a su vez complejo la identificación y el origen cuando dichas interrelaciones no son funcionales y traen consigo dificultades para aprender. El tratar de conocer la etiología de este trastorno ha sido motivo de estudio entre distintas ramas del conocimiento, ya sea haciendo alusión al componente fisiológico o cognitivo con la realización de estudios que proveen datos que son tratados con herramientas cualitativas y cuantitativas lineales, buscando obtener un comportamiento promedio determinado y la causalidad del mismo. Sin embargo, los sistemas vivos no obedecen a cuestiones lineales; las acciones que de ellos emergen poseen características complejas, cuya explicación o entendimiento está lejos de poder ser representado a partir de sus componentes y su proceder individual, por lo que su estudio y comprensión requiere del uso en conjunto de distintos enfoques científicos y artilugios no lineales. Este trabajo de investigación se enfoca a la caracterización cuantitativa no lineal de los trastornos del aprendizaje el caso específico de la adquisión de la lectura, para ello se requiere en primer lugar, de establecer las características del sistema, esto a partir de las perspectivas: fisiológica, psicológica y sistémica, las dos primeras se refieren a todas las implicaciones físicas relacionadas a los procesos cognitivos que permiten la detección del trastorno y el segundo para establecer inclusión entre distintos marcos teóricos y metodológicos. Con base en lo anterior, se determina por medio de la metametodología de Intervención Total de Sistemas, el contexto (complejidad-tipo de relaciones) complejo coercitivo para las dificultades en el aprendizaje (lectura) y de esta manera se selecciona el pensamiento de sistemas postmoderno, enfoque donde se sitúa la teoría de la Geometría Fractal para usarse como herramienta cuantitativa no lineal en el procesamiento de la cuantificación de las ondas cerebrales (EEG). Con la información cerebral se caracteriza la dinámica de fluctuaciones de series de tiempo de niños con trastornos de aprendizaje específicamente con problemas de lectura, aplicando la geometría fractal y la teoría del crecimiento de interfaces rugosas. A partir de EEG de niños diagnosticados, se construyeron series de tiempo desviaciones estándar para cada uno de los diecinueve canales distribuidos en diferentes regiones de la corteza cerebral. En este trabajo se halló que el comportamiento de niños evaluados con problemas de lecto-escritura, es semejante al escalamiento dinámico de FamilyVicsek para la cinética de rugosidad de una interface en movimiento. Por consiguiente, sería posible emplear las herramientas de la teoría de la rugosidad cinética para caracterizar y modelar las fluctuaciones de series de tiempo de procesos cognitivos que emergen del cerebro humano. ABSTRACT: The generation of knowledge through learning in humans is carried out by the brain through nonlinear interrelations of several layers and types of neurons, from which collective behaviors emerge in the form of a combination of physiological and cognitive processes that allow interaction with the environment and maintain physical and cognitive stability. Since the connections in neurons are variable among people, the structures for learning are also variable, which in turn makes identification and origin complex when these interrelationships are not functional and bring about difficulties in learning Trying to know the etiology of this disorder has been the subject of study between different branches of knowledge, whether it is referring to the physiological or cognitive component with the performance of studies that provide data that are treated with qualitative and quantitative linear tools, seeking to obtain a average behavior determined and the causality of it. However, living systems do not obey linear issues; the actions that emerge from them have complex characteristics, whose explanation or understanding is far from being able to be represented from their components and their individual behavior, so their study and understanding requires the joint use of different scientific approaches and non-linear devices. This research work focuses on the non-linear quantitative characterization of learning disorders in the specific case of the acquisition of reading, for it is required in the first place, to establish the characteristics of the system, this from the perspectives: physiological , psychological and systemic, the first refers to all the physical implications related to the cognitive processes that allow the detection of the disorder and the second to establish inclusion between different theoretical and methodological frameworks. Based on the above, it is determined through the metametodology of Total Systems Intervention, the complex context (complexity-type of relationships) of coercive difficulties in learning (reading) and in this way the postmodern systems thinking is selected, approach where the theory of Fractal Geometry is placed to be used as a non-linear quantitative tool in the processing of brain wave quantification (EEG). Brain information characterizes the dynamics of time series fluctuations of children with learning disorders in Mexico, specifically with reading problems, by applying fractal geometry and roughness interface growth theory. It was found that the behavior of children with reading problems is similar to the Family-Vicsek scaling dynamic for a kinetic roughening of moving interface. Therefore it would possible to characterize and model the studied time series by using the tools from the theory of kinetic roughening.