Para comprender y aplicar bien la Teoría de la Carga Cognitiva (CLT) necesitamos antes un modelo sencillo de cómo funciona la mente humana al aprender. No un tratado exhaustivo de neurociencia, sino un esquema práctico que nos permita hacer predicciones sobre qué condiciones facilitan o dificultan el aprendizaje. El capítulo 2 del gran libro de Greg Ashman sobre la teoría de la carga cognitiva distingue entre dos tipos de conocimiento y presenta un modelo básico de la memoria que explica por qué algunas tareas saturan a los estudiantes y otras les permiten aprender con eficacia.
El psicólogo David C. Geary (1995) propuso diferenciar dos grandes categorías de conocimiento:
- Conocimiento biológicamente primario: es el que hemos evolucionado para adquirir de manera natural. Ejemplos: hablar, reconocer rostros, aprender a caminar o a cooperar en grupo. Se aprende sin instrucción formal, por inmersión y práctica.
- Conocimiento biológicamente secundario: es el que no hemos evolucionado para aprender de forma automática. Ejemplos: leer, escribir, resolver problemas de álgebra, análisis histórico. Para este tipo de saber necesitamos instrucción deliberada, esfuerzo y apoyo.
Esta distinción es crucial: en la escuela enseñamos sobre todo conocimiento secundario, y por eso entran en juego la carga cognitiva y las estrategias de enseñanza.
Hablar se aprende “solo”, leer no. Un niño pequeño aprende a articular sonidos sin que nadie le dé un manual sobre dónde colocar la lengua, pero ese mismo niño necesitará años de enseñanza para leer con fluidez.
La CLT se centra, por tanto, en cómo aprendemos conocimientos secundarios: aquellos que son culturalmente valiosos pero biológicamente “antinaturales”. Esto explica por qué la escuela no puede limitarse al juego espontáneo (que funciona para lo primario) sino que necesita instrucción explícita para lo secundario.
Un modelo simple de la mente: memoria de trabajo y memoria a largo plazo
La teoría propone un modelo operativo basado en dos componentes:
- Memoria de trabajo (working memory):
- Muy limitada en capacidad y duración.
- Solo puede manejar unas 3-4 unidades de información a la vez.
- Es donde ocurre el procesamiento consciente.
- Si la saturamos, el aprendizaje se bloquea.
- Memoria a largo plazo (long-term memory):
- Virtualmente ilimitada.
- Organizada en esquemas: redes de conocimiento que agrupan información relacionada.
- Aprender significa cambiar la memoria a largo plazo, es decir, construir o modificar esquemas.
La memoria sensorial no se incluye en este modelo porque no tiene un papel directo en la CLT.
La metáfora más útil para comprender la memoria a largo plazo no es una biblioteca estática, sino una red de esquemas conectados.
Ejemplo: el esquema de “marsupiales” incluye conexiones con “herbívoros”, “extintos”, “canguros”, “koalas”. Cuando aparece un animal nuevo, lo integramos en ese esquema.
Pensar, desde esta perspectiva, es usar esquemas almacenados en la memoria a largo plazo.
El papel de la memoria de trabajo
Todos los nuevos aprendizajes secundarios deben pasar primero por la memoria de trabajo. Esto implica:
- Si la carga en la memoria de trabajo es excesiva, poco o nada se transfiere a la memoria a largo plazo.
- El límite de 3-4 elementos puede parecer un “fallo de diseño”, pero en realidad actúa como filtro para evitar que la mente se colapse con estímulos constantes.
Ejemplo clásico: memorizar “HGJTRV” es difícil porque no tenemos esquema previo. Pero memorizar “SPIDER” es sencillo porque conecta con un esquema previo.
Otro concepto clave en la CLT es la interactividad de los elementos:
- No se trata solo de cuántas piezas de información hay, sino de cómo se relacionan entre ellas.
- Un problema de álgebra como “3x = 18” puede ser trivial para un experto (porque lo resuelve de golpe activando un esquema), pero para un novato implica procesar múltiples elementos y relaciones (“3”, “x”, “=”, “18”, la operación de dividir entre 3, etc.).
- Cuanto más interactividad entre elementos, mayor carga para la memoria de trabajo.
Este principio explica por qué algunos textos, párrafos o problemas son tan difíciles para los estudiantes: no es solo cantidad de información, es la necesidad de procesar simultáneamente muchas conexiones.
Tipos de carga cognitiva
Sweller y colaboradores distinguieron tres tipos:
- Carga intrínseca: la que depende de la complejidad inherente del contenido (ej.: el álgebra tiene más carga intrínseca que memorizar colores).
- Carga extrínseca: la que añadimos de manera innecesaria con malas explicaciones, materiales confusos o distracciones (ej.: un PowerPoint con animaciones absurdas que distraen de lo esencial).
- Carga germana: la dedicada a construir y automatizar esquemas. Hoy en día, muchos autores consideran que no hace falta verla como separada, sino como la parte “útil” del esfuerzo cognitivo.
El objetivo docente es minimizar la carga extrínseca y gestionar la intrínseca para que quede espacio en la memoria de trabajo que pueda dedicarse a aprendizaje real.
Veámoslo mediante algunos ejemplos:
- PowerPoint con canguros animados: puede parecer motivador, pero roba recursos atencionales → carga extrínseca.
- Texto de historia: si exige procesar simultáneamente motivaciones, contexto y consecuencias → alta interactividad. El profe puede ayudar descomponiendo en partes más pequeñas.
- Redacción en inglés: pedir a un alumno novato que escriba de golpe una introducción compleja puede saturar. Mejor dar andamiaje (ejemplo trabajado: “El personaje se llama X, es Y, y hace Z”).
Así pues, debemos tener en cuenta varias ideas clave para el aula:
- Ser muy específicos y claros con los objetivos: ¿qué es exactamente lo que queremos que aprendan los alumnos?
- Identificar fuentes de carga extrínseca y eliminarlas (decoraciones, instrucciones innecesarias, tareas mal planteadas).
- Reducir la interactividad dividiendo tareas complejas en subtareas más asequibles, antes de recomponer el conjunto.
- Usar ejemplos trabajados y andamiajes que faciliten integrar nueva información en esquemas ya existentes.