ABRIL, 2026 (121-141)Número 28
ESTRATEGIAS COGNITIVAS Y ESTILOS
DE APRENDIZAJE EN ADOLESCENTES
TARDÍOS: UN ESTUDIO CORRELACIONAL
DESDE LA NEUROEDUCACIÓN
COGNITIVE STRATEGIES AND LEARNING
STYLES IN LATE ADOLESCENTS: A
CORRELATIONAL NEUROEDUCATIONAL
DOI: https://doi.org/10.37135/chk.002.28.06
Artículo de Investigación
Recibido: (29/09/2025)
Aceptado: (18/02/2026)
1Universidad Nacional de la Amazonia Peruana, Facultad de Industrias
Alimentarias, Carrera de Bromatología y Nutrición Humana. Perú, email: anthony.
alves@unapiquitos.edu.pe
2Universidad Nacional de la Amazonia Peruana, Facultad de Industrias
Alimentarias, Carrera de Bromatología y Nutrición Humana. Perú, email: miriam.
alva@unapiquitos.edu.pe
3Universidad Nacional de la Amazonia Peruana, Facultad de Odontología, Carrera
de Odontología. Perú, email: jairo.vidaurre@unapiquitos.edu.pe
4Universidad Nacional de la Amazonia Peruana, Facultad de Odontología, Carrera
de Odontología. Perú, email: alejandro.chavez@unapiquitos.edu.pe
Anthony Enrique Alves Vargas1,
Miriam Ruth Alva Angulo2,
Jairo Rafael Vidaurre Urrelo3,
Alejandro Chávez Paredes4
ESTRATEGIAS COGNITIVAS Y ESTILOS DE APRENDIZAJE EN ADOLESCENTES TARDÍOS:
UN ESTUDIO CORRELACIONAL DESDE LA NEUROEDUCACIÓN
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Los avances en materia de neuroeducación promueven procesos de adecuación pedagógica
fundamentada en la experiencia concreta en espacios áulicos. La presente investigación
se propuso establecer la relación entre las estrategias cognitivas y el estilo de aprendizaje
implementado por adolescentes tardíos, desde el enfoque neuroeducativo. La investigación
no experimental, transeccional, analítica y correlacional adoptó el enfoque cuantitativo
y el paradigma empírico-analítico. La muestra correspondió a 148 estudiantes del quinto
de secundaria de la Institución Educativa Rosa Agustina Donayre de Morey, situada en
Iquitos, Perú. Los datos fueron recabados mediante un cuestionario estructurado, aplicado
in situ en función de siete dimensiones. Los resultados evidenciaron que los adolescentes
se desempeñan como sujetos activos durante el aprendizaje, hecho vinculado con procesos
continuos de reorganización de redes sinápticas adaptativas en función de las exigencias
cognitivas y el desarrollo de habilidades de gestión, recuperación y reconstrucción de
conocimientos previos. Se concluye que la consolidación del aprendizaje en la adolescencia
está condicionada por la construcción distributiva y que los sistemas neurales, contextos
sociales y recursos externos contribuyen a la construcción de representaciones coherentes
del saber.
PALABRAS CLAVE: Aprendizaje, adolescente, estrategias, cognición, neurociencia
Advances in neuroeducation promote pedagogical adaptation processes based on concrete
experience in classroom settings. This research sought to establish the relationship between
cognitive strategies and the learning style implemented by late adolescents from a neuro-
education perspective. The non-experimental, cross-sectional, analytical, and correlational
research adopted a quantitative approach and an empirical-analytical paradigm. The sample
comprised 148 fth-year secondary school students from the Rosa Agustina Donayre de Morey
Educational Institution in Iquitos, Peru. Data collected using a structured questionnaire,
administered on-site, based on seven dimensions. The results showed that adolescents act
as active subjects during learning, a fact linked to continuous processes of reorganization
of adaptive synaptic networks in response to cognitive demands and the development of
skills for managing, recovering, and reconstructing prior knowledge. It is concluded that
the consolidation of learning in adolescence is conditioned by distributive construction and
that neural systems, social contexts, and external resources contribute to the construction of
coherent representations of knowledge.
KEYWORDS: Learning, adolescent, strategies, cognition, neuroscience
RESUMEN
ABSTRACT
ESTRATEGIAS COGNITIVAS Y ESTILOS
DE APRENDIZAJE EN ADOLESCENTES
TARDÍOS: UN ESTUDIO CORRELACIONAL
DESDE LA NEUROEDUCACIÓN
COGNITIVE STRATEGIES AND LEARNING
STYLES IN LATE ADOLESCENTS: A
CORRELATIONAL NEUROEDUCATIONAL
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INTRODUCCIÓN
Los procesos cognitivos y metacognitivos en el estudiante de quinto
año de secundaria suponen un ámbito de investigación primordial, pues
resulta imprescindible reconocer la arquitectura neurobiológica del
aprendizaje durante este tránsito hacia la educación superior (Isaksen
et al., 2024; Schreiber et al., 2024; Menks et al., 2024). La edad
cronológica de este estudiante, entre los 16 y 17 años, se corresponde
con transformaciones neuroanatómicas de máximo nivel en la corteza
prefrontal, región del cerebro que regula el nivel de las funciones
ejecutivas superiores, el control metacognitivo y el desarrollo del
pensamiento abstracto (Luo et al., 2024; Yue et al., 2024). Pöpplau
et al. (2024) identican “una reorganización no lineal de los circuitos
prefrontales durante la adolescencia y revelaron su importancia para
la función de la red neuronal y el procesamiento cognitivo en la edad
adulta” (p. 421).
Los procesos cognitivos de adolescentes tardíos se ejecutan mediante
redes neuronales distribuidas que integran subsistemas de procesamiento
de información que a su vez inciden sobre la capacidad de concentración
en tareas especícas.
[L]a capacidad de los adolescentes para mantener la atención
continúa desarrollándose hasta los 16-17 años (…) la disociación
del desarrollo entre la atención selectiva madura y el desarrollo
continuo de la atención sostenida dentro de la misma tarea y
bajo condiciones de alta carga perceptiva (…) mejoraron su
enfoque atencional. (Hobbiss & Lavie, 2024, p. 1)
Desde el enfoque del procesamiento de información distribuido la
literatura argumenta que la cognición académica se vincula con la
interacción dinámica de los sistemas atencionales, la memoria de
trabajo, la memoria a largo plazo y las funciones ejecutivas (Li et al.,
2024; Li et al., 2025; Luo et al., 2024; Schreiber et al., 2024).
La memoria de trabajo, considerada un sistema cognitivo encargado
del mantenimiento y manipulación de la información retenida
temporalmente, experimenta mejoras destacadas durante esta etapa
evolutiva (Grubov et al. 2024; Hobbiss & Lavie, 2024; Jin et al., 2024;
Wilbrecht & Davidow, 2024). Por su parte, la metacognición -entendida
como el conocimiento y la regulación de los propios procesos
cognitivos- se establece como base de la maduración de determinados
circuitos neuronales (Baker et al., 2025; Hattan et al., 2024; Peng et al.,
2018; Yue et al., 2024).
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El desarrollo neurobiológico durante los últimos años de educación
secundaria se caracteriza por determinados cambios morfológicos
en regiones asociadas al procesamiento cognitivo superior (Menks
et al., 2024). La corteza prefrontal ventromedial, vinculada a la toma
de decisiones y los mecanismos de control inhibitorio experimenta
maduración siológica durante esta etapa (Gordon et al., 2023; Kwon
et al., 2024; Menks et al., 2024; Parr et al., 2024; Yue et al., 2024).
La construcción activa del conocimiento implica, de forma especíca,
la activación de la corteza prefrontal lateral y del hipocampo,
zonas vinculadas con la construcción de conocimiento mediante la
integración de información y memorias episódicas (Baker et al., 2025;
Li et al., 2024; Schreiber et al., 2024). De manera concomitante, el
monitoreo metacognitivo involucra la reexividad del estudiante sobre
sus procesos de aprendizaje y depende de la activación de la corteza
prefrontal anterior y la ínsula anterior (Peng et al., 2018).
La precisión del monitoreo metacognitivo presenta progresos
signicativos durante la adolescencia tardía vinculados con incrementos
en la conectividad funcional en las regiones prefrontales y parietales
(Gordon et al., 2023). Ello induce hacia el ajuste de la subjetiva
conanza del sujeto de acuerdo con su conocimiento objetivo, lo que
congura el pábulo de la autorregulación (López et al., 2024; Yue et al.,
2024).
Baker et al. (2025) señalan:
Los cambios hormonales puberales ejercen efectos tanto
activacionales como organizativos en el desarrollo cerebral
(…) modulan la actividad neuronal y la dinámica de los
neurotransmisores dentro de sistemas críticos para la recompensa,
la motivación, la cognición social y el control cognitivo, como
el sistema dopaminérgico mesolímbico. (p. 2)
Los sistemas de memoria sufren transformaciones funcionales que
facilitan la adquisición y la retención del conocimiento académico.
La memoria semántica que alcanza mayor capacidad y organización
durante la adolescencia tardía se conecta con la corteza temporal lateral
y desarrolla patrones de conectividad más ecaces (Gordon et al.,
2023; Yue et al., 2024) que facilitan la recuperación y manipulación del
conocimiento académico.
La especialización de las subregiones de la corteza prefrontal (rostral
y polar) durante la adolescencia tardía facilita procesos académicos
complejos, tales como la transferencia de aprendizajes a nuevos
contextos y la planicación temporal de tareas dirigidas a objetivo
(Gordon et al., 2023; Hobbiss & Lavie, 2024; López et al., 2024; Luo
et al., 2024; Parr et al., 2024). Esta integración neurológica media el
mantenimiento de los niveles de rendimiento académico en condiciones
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de estrés evaluativo (Jin et al., 2024; Martin et al., 2024; Li et al., 2024,
2025).
Pese a la disponibilidad de amplia literatura cientíca sobre maduración
cerebral, persiste una brecha importante en el conocimiento referida a
cómo la arquitectura neurobiológica especíca de la adolescencia tardía
se despliega operativamente en la elección de estrategias cognitivas y
estilos de aprendizaje durante el proceso de aprendizaje. Este estudio se
orienta hacia el abordaje de la brecha e indaga sobre la caracterización
de las preferencias de aprendizaje como rasgos estáticos o como
construcciones dinámicas moduladas por la maduración de la corteza
prefrontal y la neuroplasticidad.
METODOLOGÍA
El estudio se inscribe en el paradigma empírico-analítico, orientado
hacia la explicación del contexto educativo y fundamentado en la
medición objetiva de variables cognitivas y su tratamiento estadístico
(Hernández-Sampieri & Mendoza, 2018). La investigación previa
al presente artículo fue no experimental, cuantitativa, transeccional,
analítica y correlacional. La población comprendió 366 estudiantes
cursantes del ciclo VII, quinto año de secundaria en la Institución
Educativa Rosa Agustina Donayre de Morey, en Iquitos, durante el año
académico 2024.
El estudio se fundamenta en el paradigma neuroeducativo descrito por
Sousa (2021), que sostiene:
las investigaciones en neurociencia han demostrado claramente
que el crecimiento social y emocional tiene un impacto
signicativo en el desarrollo cognitivo de las personas.
Esto se debe a que las regiones del cerebro responsables del
procesamiento social y emocional están íntimamente conectadas
con los centros cognitivos que procesan la información. (p 7)
Este enfoque resulta especialmente pertinente para comprender
cómo las dimensiones de adquisición, codicación, recuperación y
autorregulación metacognitiva se relacionan con los estilos VAK (visual,
auditivo, kinestésico), dado que estas preferencias tienen correlatos
neurológicos identicables en los patrones de activación cerebral y
procesamiento de información sensorial. El estudio comprendió las
siguientes etapas:
1. Conceptualización y diseño metodológico.
2. Validación del instrumento.
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3. Recolección de datos: realizada dentro de las instalaciones de la
institución educativa mediante el cuestionario en escala Likert, con
una duración de 20 minutos por sesión.
4. Tabulación y análisis de data cruda: mediante software SPSS V23.
5. Análisis Factorial Exploratorio (AFE): aplicado para establecer la
escala de estrategias cognitivas y la de estilos de aprendizaje.
6. Análisis estadístico descriptivo: orientado a establecer la percepción
estudiantil como usuarios frecuentes de estrategias cognitivas y el
descubrimiento del perl prevalente.
7. Análisis de contingencia y correlación: fue implementada la prueba
de independencia Chi-cuadrado (χ²) y el coeciente V de Cramer
para establecer la existencia y la magnitud de la relación entre el
nivel de uso de estrategias cognitivas y el estilo de aprendizaje
dominante.
La institución fue seleccionada en función de criterios de accesibilidad,
perl demográco y conveniencia institucional. El tamaño de la
muestra fue de 148 estudiantes, seleccionados mediante muestreo
no probabilístico por cuotas para asegurar la representatividad de los
diferentes subgrupos dentro de la población escolar (tabla 1).
Tabla 1: Estraticación de la muestra
Criterios de inclusión: estar matriculado y asistiendo al quinto año de
secundaria durante 2024; contar con la autorización y consentimiento
informado de padres/representantes, tener una edad comprendida entre
16 y 17 años.
Criterios de exclusión: estudiantes con inasistencias prolongadas o
diagnóstico de trastornos que afecten su participación; negativa del
estudiante o de sus padres/representantes para participar en el estudio.
Los datos fueron recabados mediante cuestionario estructurado en
escala Likert de tres puntos (Siempre, A veces, Nunca).
Las dimensiones del cuestionario devienen de las variables:
1. Estrategias cognitivas que incorporó 4 dimensiones:
• Adquisición de información: procedimientos para
incorporar nueva información (ej. relectura, subrayado,
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toma de notas).
• Codicación de información: procedimientos para
transformar la información en formatos mentales
signicativos (ej. elaboración de esquemas, resúmenes,
analogías).
• Recuperación de información: procedimientos para
acceder al conocimiento almacenado cuando es requerido
(ej. recuerdo de organizadores grácos, aplicación de
conocimientos a problemas).
• Apoyo al procesamiento (metacognitivas):
procedimientos de autorregulación del aprendizaje (ej.
planicación, monitoreo, autoevaluación, motivación).
2. Estilos de Aprendizaje (VAK) que incorporó tres dimensiones:
• Visual: preferencia por información presentada de
manera gráca, a través de imágenes, videos o textos.
• Auditivo: preferencia por explicaciones orales, debates
y estímulos sonoros.
• Kinestésico: preferencia por el aprendizaje práctico, la
manipulación de objetos y la experiencia directa.
El cuestionario fue sometido a validación de contenido mediante juicio
de expertos. Se calculó el Coeciente de Validez de Contenido (CVC)
y se obtuvo un valor de 0.837 para la escala de estrategias cognitivas y
0.835 para la de estilos de aprendizaje, lo que indica una concordancia
óptima entre jueces.
El cuestionario fue sometido a procesos psicométricos de validación.
Reportó un coeciente de validez de 83,77 para la escala de estrategias
cognitivas y 83,52 para la de estilos de aprendizaje. La consistencia
interna del instrumento, medida a través del coeciente Alfa de Cronbach,
arrojó valores de 0,788 para la escala de estrategias cognitivas y 0,734
para la de estilos de aprendizaje.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El análisis descriptivo de los resultados globales indica la percepción
de los estudiantes como usuarios frecuentes de estrategias cognitivas,
con un promedio de 2.50, mientras que, en estilos de aprendizaje, el
perl prevalente fue multimodal, con un uso de ocasional a frecuente
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en las tres dimensiones y un promedio de 2.42 (tabla 2), que expresa
los promedios por dimensión, así como el nivel de uso en las variables
analizadas:
Tabla 2: Promedios ponderados por dimensión
Nota: Un puntaje cercano a 3 indica un uso Frecuente; cercano a 2,
uso Ocasional y cercano a 1 nunca se usa.
Un análisis más detallado del perl de uso de estrategias cognitivas, a
partir del promedio en cada dimensión, reeja lo siguiente:
1. Estrategias de recuperación: con un promedio de 2.58, es la
dimensión con el uso más frecuente, lo que reeja que los
estudiantes demuestran conanza en su capacidad para acceder y
aplicar el conocimiento. En tal sentido, los comportamientos más
reportados fueron:
− Dar importancia a las recomendaciones de los profesores sobre
sus evaluaciones (83.1 % Siempre).
− Tratar de buscar la respuesta más lógica a una pregunta compleja
(80.4 % Siempre).
− Aplicar sus conocimientos previos al enfrentar un nuevo
problema (73.0 % Siempre).
2. Estrategias de Apoyo al Procesamiento (2.54): esta dimensión,
de naturaleza metacognitiva, expresó uso muy frecuente, lo que
sugiere alta conciencia y autorregulación. Los hábitos identicados
como más arraigados fueron:
− Preferencia por estrategias que les ayuden a mejorar su memoria
(83.8 % Siempre).
− Decirse a sí mismos que pueden superar sus propias metas de
aprendizaje (76.4 % Siempre).
− Considerar como muy importantes las estrategias que les ayudan
a estudiar mejor (75.0 % Siempre).
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3. Estrategias de Adquisición (2.49): el uso de estas estrategias es
frecuente, con preferencia por la repetición y la búsqueda activa.
Los estudiantes reportaron que:
− Leen varias veces un tema si lo consideran complicado (70.9 %
Siempre).
− Consideran importante revisar el índice de un libro antes de
leerlo (65.5 % Siempre).
− Buscan en el diccionario o internet las palabras que no conocen
(63.5 % Siempre).
− No obstante, el uso de técnicas como el subrayado es menos
consistente, con un 66.2 % indicando que lo aplican solo a veces.
4. Estrategias de Codicación (2.39): es la dimensión de menor
puntaje. No obstante, su uso de ocasional a frecuente expresa
menor sistematicidad en las estrategias que requieren elaboración
profunda de la información. La respuesta A veces fue la más común
para:
− Preparar datos escritos para luego hacerlos en forma gráca
(60.1 % A veces).
− Organizar los datos principales de un tema complejo (57.4 % A
veces).
− Diferenciar datos principales de los secundarios (56.1 % A
veces).
En cuanto al Perl de Estilos de Aprendizaje, el análisis conrma un perl
de aprendizaje multimodal y exible, donde los estudiantes aprovechan
diferentes canales sensoriales según la tarea, que se maniesta en cada
dimensión de la siguiente forma:
1. Estilo Visual (2.44): sin prevalecer, es el estilo con el puntaje
ligeramente más alto. Su importancia es clara en contextos
especícos, en tanto:
− El 66.2 % de los estudiantes arma que Siempre entiende mejor
un tema complejo con imágenes y videos.
− El 50 % Siempre encuentra que la lectura le ayuda a recordar un
tema, más que solo escucharlo.
2. Estilo Kinestésico (2.42): este estilo, relacionado con el aprendizaje
práctico y activo, es fundamental para el proceso de estudio de los
estudiantes. Los datos más reveladores fueron:
− El 71.6 % arma que Siempre enmienda sus errores cuando se
los hacen notar.
− El 70.3 % indica que Siempre necesita tener lápiz y papel cuando
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estudia.
− El 64.2 % reporta que Siempre le es fácil usar el tacto o alguna
herramienta para realizar sus trabajos.
3. Estilo Auditivo (2.40): si bien es el de menor puntaje, sigue siendo
un canal crucial, en la interacción con el docente, lo que se evidenció
en que:
− El 60.1 % indica que Siempre entiende mejor los temas cuando
se los explican oralmente que cuando los lee en libros.
− El 54.1 % arma que Siempre puede sacar las ideas principales
de una explicación oral.
El estudio identicó que el uso frecuente y múltiple de las estrategias
cognitivas coexiste con el perl de aprendizaje multimodal sin que
prevalezca alguno de los estilos. Los estudiantes que poseen mayor
dominio de estrategias de apoyo y de recuperación no son exclusivamente
visuales o kinestésicos, lo que expresa capacidad adaptativa, tal como
lo describen Parr et al. (2024):
las mejoras en la sensibilidad a la recompensa y el
comportamiento exploratorio no dirigido durante la adolescencia
-que se maniestan como un pico de exibilidad conductual al
cambiar de contingencia- respaldan el renamiento continuo
del comportamiento y los procesos cerebrales integrales a
la maduración del cambio cognitivo. Este marco vincula el
muestreo ambiental y la variabilidad conductual con cambios
en la neurobiología y la variabilidad neuronal importantes para
las formas adultas de cambio cognitivo. (p. 6)
Un estudiante que lee varias veces un tema (visual) tiene la capacidad
de asimilar durante la explicación del docente (auditivo) y necesita
lápiz y papel para estudiar (kinestésico). Adicionalmente, el Análisis
Factorial Exploratorio (AFE) sugirió una solución de tres factores que,
en conjunto, explicaban el 56.8 % de la varianza total de los datos.
Esos resultados conrmaron la idoneidad de los datos para este análisis,
con una medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin
(KMO) de 0.812 (excelente) y una prueba de esfericidad de Bartlett
estadísticamente signicativa (p < .001).
Esta estructura de tres factores resultó ser más parsimoniosa y
conceptualmente más clara que el modelo teórico original de cuatro.
Los factores fueron interpretados y redenidos con base en los ítems
que cargaban más fuertemente en cada uno; se obtuvieron además
altos coecientes de abilidad (Alfa de Cronbach) para cada nueva
dimensión. La tabla 3 presenta la abilidad y la estructura factorial
nal, sus características y los ítems más representativos de cada factor:
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Tabla 3: Conabilidad Factorial de Estrategias Cognitivas (N=148)
La tabla 4 presenta la estructura factorial nal, sus características y los
ítems más representativos de cada factor, solo se muestran las cargas
factoriales superiores a 0.40.
Tabla 4: Factores y cargas factoriales dimensión: Estrategias
cognitivas
Nota: Método de extracción: Análisis de componentes principales.
La matriz de estructura factorial reveló una solución de tres factores
claramente denidos y conceptualmente coherentes.
• Factor 1 (Elaboración y Metacognición): es el factor más robusto,
explicando el 28.5 % de la varianza. Agrupa todas las estrategias
de alto nivel cognitivo que implican transformar y autorregular el
aprendizaje. Su alta abilidad (α = 0.85) conrma su solidez.
• Factor 2 (Adquisición Repetitiva): explica el 16.2 % de la varianza
y agrupa las estrategias más superciales y memorísticas. La
consistencia interna también es buena (α = 0.79).
• Factor 3 (Búsqueda de Apoyo y Retroalimentación): explica el 12.1
% de la varianza y se centra en la dimensión social del aprendizaje.
Su abilidad es aceptable (α = 0.74).
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El modelo de tres factores explica un sustancial 56.8 % de la varianza total
en las respuestas de los estudiantes sobre sus estrategias de aprendizaje,
lo que lo convierte en un modelo válido y útil para interpretar los
datos. Para la dimensión de Estilos de Aprendizajes, el AFE indicó la
existencia de 3 factores cónsonos con el modelo propuesto.
El alfa de Cronbach mostró un valor de 0.734. La tabla 5 indica los
valores del alfa de Cronbach y los ítems y factores asociados más
signicativos:
Tabla 5: Conabilidad Factorial de Estilos de Aprendizaje (N=148)
La tabla 6 resume los valores de los factores y sus cargas factoriales
para cada ítem indicando buena asociación:
Tabla 6: Factores y cargas factoriales dimensión: Estilos de
aprendizaje
Nota: Los valores representan las cargas factoriales obtenidas tras la
rotación.
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La matriz de estructura factorial revela una solución de tres factores
claramente denidos y conceptualmente coherentes.
• Factor 1 (Estilo Visual): es el factor más robusto, pues explica
el 29.6 % de la varianza. Su abilidad (α = 0.73) conrma su
solidez.
• Factor 2 (Estilo Auditivo): explica el 19.2 % de la varianza y la
consistencia interna también es buena (α = 0.74).
• Factor 3 (Estilo Kinestésico): explica el 14.1 % de la varianza y
su abilidad es aceptable (α = 0.72).
En total, este modelo de tres factores explica un sustancial 62.9 % de
la varianza total en las respuestas de los estudiantes sobre sus estilos de
aprendizaje, por lo que se convierte en un modelo válido y conveniente
para interpretar los datos. El análisis de los estilos de aprendizaje
reveló una distribución bastante equilibrada, aunque con una ligera
inclinación hacia las modalidades más activas. El estilo kinestésico
fue el dominante para el 37.2 % de los estudiantes (n=55), seguido de
cerca por el estilo visual con un 35.1 % (n=52). El estilo auditivo fue el
menos prevalente como preferencia principal, representando al 27.7 %
de la muestra (n=41).
En cuanto al uso de las estrategias cognitivas (agrupadas ahora por los
factores validados), el análisis descriptivo de las respuestas Siempre
reveló patrones claros. Dentro del factor Elaboración y Metacognición,
las estrategias motivacionales (Me digo que puedo superar mis metas,
76.4 %) fueron más frecuentes que las de organización profunda
(Organizo los datos de un tema complejo, 38.5 %). Para el factor
Adquisición Repetitiva, la relectura ante la dicultad (Leo varias veces
el tema, 70.9 %) fue la conducta predominante.
Finalmente, en el factor Búsqueda de Apoyo, la valoración de la
retroalimentación del docente (Me son importantes las recomendaciones,
83.1 %) fue la estrategia más reportada, superando a la interacción con
pares. Estos datos sugieren que los estudiantes, si bien están motivados
y valoran la guía del profesor, tienden a depender de estrategias de
repetición y son menos consistentes en la aplicación de técnicas de
elaboración profunda y autónoma.
ESTRATEGIAS COGNITIVAS Y ESTILOS DE
APRENDIZAJE
El análisis de contingencia fue el procedimiento de validación
implementado mediante el sondeo de cada uno de los 148 estudiantes
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que denieron su estilo de aprendizaje dominante en la respuesta a
la dimensión con la que lograron el puntaje más alto y por el otro un
puntaje global sumatorio de Estrategias Cognitivas de cada estudiante.
Considerando los factores que se validaron, siendo su respuesta
transformada en variable categórica ordinal con posibilidad de tres
posiciones -Bajo, Medio y Alto-, establecida por los terciles.
Finalmente se aplicó la prueba de independencia Chi-cuadrado (χ²)
para establecer la existencia o no de la relación entre la variable de uso
y las variables dominantes del estilo de aprendizaje y la magnitud o
fuerza de diferentes variables quedó cuanticada en base al coeciente
V de Cramer y el nivel de signicación alfa quedó establecido en α =
0.05 para pruebas de hipótesis. La tabla 7 presenta la contingencia que
relaciona el nivel de uso de estrategias cognitivas de los estudiantes
(categorizado como Bajo, Medio o Alto) con su estilo de aprendizaje
dominante.
Tabla 7: Contingencia: nivel de estrategias cognitivas vs. estilo de
aprendizaje dominante
Nota: f=frecuencia observada; %=porcentaje de columna, indicando la
distribución de cada estilo dentro de un nivel de estrategia.
El análisis estadístico arrojó un valor de Chi-cuadrado = 9.89, con 4
grados de libertad y un valor p de 0.042, evidenciando que existe una
relación estadísticamente signicativa entre el nivel de uso de estrategias
cognitivas y el estilo de aprendizaje dominante de los estudiantes. El
coeciente V de Cramer arrojó una estimación de 0.183, expresando
baja intensidad en la relación. El análisis pormenorizado realizado a
partir de los residuos estandarizados corregidos expresó que la relación
maniesta dos tendencias:
1. Los estudiantes quienes presentan estilo de aprendizaje
kinestésico rerieron alta frecuencia en el uso de estrategias de
aprendizaje.
2. Los estudiantes de estilo auditivo reeren baja frecuencia en el
uso de estrategias de aprendizaje.
El análisis de factores exploratorios evidenció tres factores que expresan
cómo los participantes operacionalizan sus métodos de estudio. La base
en la aparición de estos tres factores girados en torno a: Elaboración y
Metacognición, Adquisición Repetitiva y Búsqueda de Ayuda, expresan
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que los procesos de aprendizaje se articulan a partir de un tipo de
funciones psicológicas: un aprendizaje más profundo y autogestionado,
un aprendizaje más supercial y memorístico y un aprendizaje más
social y colaborativo.
Los resultados evidencian que los adolescentes tardíos se desempeñan
como sujetos activos durante el aprendizaje vinculado con procesos
continuos de reorganización de redes sinápticas adaptativas en función
de las exigencias cognitivas (Hobbiss & Lavie, 2024; Parr et al., 2024) y
el desarrollo de habilidades de gestión y recuperación y reconstrucción
de conocimientos previos. Esta recuperación involucra el proceso de
búsqueda y extracción aunado al proceso de reconstrucción creativa
donde el simple hecho de recordar ya implica la modicación de la red
semántica original del conocimiento.
La neuroplasticidad de fondo es la que permite que estos procesos de
reconstrucción brinden mayor fortaleza a las redes conectivas más
relevantes, mientras las menos utilizadas se debilitan progresivamente.
La prominencia de las estrategias de apoyo -metacognitivas- revela
que los estudiantes han comenzado a desarrollar conciencia y
autoreexibidad como resultado de la maduración progresiva de
circuitos prefrontales que procesan, monitorean y regulan la gestión de
información (Gordon et al., 2023; Luo et al., 2024; Yue et al., 2024).
La ausencia de un estilo de aprendizaje predominante maniesta la
exibilidad multimodal del estudiante, asociada a la plasticidad cerebral
correspondiente al adolescente:
La plasticidad prolongada de la corteza prefrontal, un centro
crítico para la función ejecutiva y la regulación conductual,
probablemente desempeña un papel importante al ayudar a
los adolescentes a adaptarse a contextos cambiantes, ya que se
optimizan las conexiones dentro y entre las redes cerebrales.
(Baker et al., 2025, p. 2)
Los estudiantes han construido redes neuronales integradas que activan
varios sistemas de forma diferente según cada situación de aprendizaje.
El cerebro construye representaciones múltiples o redundantes de un
mismo conocimiento determinando variables singulares en formato
y almacenamiento, y cada representación potencialmente coexiste
como representación visual, auditiva y kinestésica, activando circuitos
neurales diferentes e interconectados.
La capacidad de alternar sin esfuerzo entre modalidades sugiere que
los estudiantes han desarrollado metaconocimiento modal (es decir,
saben qué saben, qué conocimiento han de recuperar y cómo hacerlo,
según indica el contexto). Esta sosticación cognitiva deriva del trabajo
especíco entre la experiencia, la práctica y la habilidad del cerebro
adolescente para llevar a cabo su tarea de reorganización (Li et al.,
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2024).
El surgimiento de tres factores distintos en lugar de la estructura teórica
devela cómo la experiencia real modela las estructuras cognitivas:
− Factores Elaboración y Metacognición: la alta prevalencia que
los caracteriza expresa la profunda interconexión de las redes que
posibilitan la elaboración profunda y la autorregulación mediante la
creación de un sistema único (Hobbiss & Lavie, 2024). El cerebro
admite la concomitancia entre pensar sobre un contenido y pensar
sobre pensar; ambos procesos derivan de una actividad de redes de
circuitos prefrontales maduros.
− Factor Aprendizaje Repetido: representa la superposición en el
funcionamiento de sistemas de aprendizaje atávicos basados en
repetición, sincretismo con sistemas contemporáneos basados en
la elaboración y metacognición, en forma de complementariedad:
el cerebro utiliza estrategias repetitivas para automatizar las
facetas básicas del aprendizaje liberando la carga cognitiva para
actividades más complejas (López et al., 2024).
− Factor Búsqueda de Apoyo: los cerebros adolescentes no solo
construyen conocimiento individualmente, sino que hacen
activamente búsqueda de recursos externos para enriquecer y
validar sus construcciones. Esta búsqueda activa de apoyo es
expresión de la implementación de circuitos neurales que están
especializados en la cognición social, que permite comprender,
anticipar y utilizar las perspectivas de otros para el aprendizaje
propio (Jin et al., 2024; Martin et al., 2024).
La conexión existente entre estrategias cognitivas y estilos de
aprendizaje se expone como una conexión de nivel moderado expresa
que admitiendo la existencia de predisposiciones neuronales hacia
estilos especícos -los estudiantes kinestésicos en particular hacia
un uso intensivo de las estrategias cognitivas- es evidente que los
kinestésicos buscan equilibrio entre las preferencias sensoriales y las
exigencias cognitivas. Como producto del movimiento, el aprendizaje
kinestésico se caracteriza por la naturaleza activa que induce hacia el
desarrollo de unas estrategias de elaboración.
Desde el enfoque neurobiológico, expresa que los circuitos
sensoriomotores al ser activados con frecuencia establecen conexiones
próximas con áreas de función ejecutiva. De este modo, el movimiento
y la manipulación no son maneras de recibir sino maneras de provocar
conocimiento.
La apreciación elevada del apoyo docente se relaciona con la dimensión
social de la construcción del conocimiento y con las particulares
condiciones del desarrollo neural adolescente (Jin et al., 2024; Martin et
al., 2024). Los estudiantes no ejecutan actos de dependencia cognitiva,
ellos reconocen intuitivamente que los contextos sociales promueven
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el aprendizaje. El valor del apoyo docente maniesta la activación de
circuitos neurales especializados en el aprendizaje observacional e
imitación, mecanismos evolutivos críticos en la transmisión cultural del
conocimiento vinculados al desarrollo de la corteza cingulada anterior:
La corteza cingulada anterior (CCA) es una región cerebral
crucial responsable de diversos aspectos de la cognición y el
comportamiento social. (…) se cree que la CCA desempeña
un papel fundamental en el desarrollo de habilidades sociales
y el establecimiento de vínculos sociales. Se ha propuesto que
las personas con una función deciente de la CCA pueden
experimentar dicultades para reconocer y responder a las
señales sociales, lo que conlleva décits en su comportamiento
social (…) la CCA es una región cerebral vital para
diversos procesos cognitivos sociales, como la empatía, el
comportamiento altruista, la regulación emocional y la toma de
decisiones sociales. Su compleja participación en estos procesos
subraya su importancia en la conguración de las interacciones
y relaciones sociales, y sugiere que también puede inuir en el
comportamiento en situaciones de aislamiento social. (Yue et
al., 2024, p. 2)
Ahora bien, ese desarrollo de habilidades sociales se produce en
contextos sociales densos en los que la interacción social con otros
-profesores, compañeros- provee el sustrato necesario para promover el
andamiaje metacognitivo (Jin et al., 2024). La multimodalidad expresa
que, habitualmente, las experiencias de aprendizaje más adecuadas son
las que hacen funcionar de manera simultánea a varias unidades del
sistema neural. Los docentes encuentran en la valoración de la ayuda
una ventana de oportunidades para el diseño de didácticas de andamiaje
ecientes (Jin et al., 2024; Martin et al., 2024).
El estudio demostró empíricamente que, contrario a la visión de los
Estilos de Aprendizaje como etiquetas inmutables, el adolescente
tardío utiliza un perl multimodal exible. Ello conrma la teoría de la
plasticidad sináptica adaptativa: el estudiante no es visual o kinestésico
exclusivamente, por el contrario, ejecuta redes neurales distribuidas
según la demanda de la tarea, un hallazgo crítico en la desmiticación
de neuromitos en el ámbito pedagógico.
CONCLUSIONES
La ausencia de estilos de aprendizaje dominantes evidenciada en el
estudio demuestra la capacidad adaptativa del cerebro adolescente. La
multimodalidad expresa la plasticidad neural del estudiante, quien ha
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desarrollado construcciones cognitivas sosticadas capaces de activar
diferentes sistemas neurales, a partir del contexto de aprendizaje.
El AFE demostró que el factor principal: Elaboración y Metacognición
está presente en el conjunto de estrategias cifrado en la agrupación de
los adolescentes tardíos, de tal manera que los cerebros adolescentes han
incorporado procesos que normalmente se encuentran conceptualizados
de una manera separada. La relación signicativa y moderada obtenida
entre las estrategias cognitivas y los estilos de aprendizaje demuestra
que las predisposiciones neurales no devienen en estilos de aprendizaje
indefectibles y predeterminados siológicamente.
La tensión entre la alta valoración del apoyo del profesor y el bajo uso
de elaboración autónoma reeja el carácter transitorio del desarrollo
cognitivo durante la adolescencia. En esta etapa, la necesidad emergente
de construir conocimiento es concomitante con las búsquedas de
ejercicio autonómico, lo cual se instituye en las contigüidades de
necesidad evolutiva del andamiaje social.
La investigación reveló que el proceso del aprendizaje en la adolescencia
es principalmente un fenómeno distributivo y, por tanto, los sistemas
neurales, contextos sociales y recursos externos, contribuyen en la
conguración de representaciones coherentes del saber, cumpliendo el
objetivo de establecer la relación desde el enfoque neuroeducativo.
DECLARACIÓN DE CONFLICTOS DE INTERESES: Los autores
declaramos no tener conictos de interés.
DECLARACIÓN DE CONTRIBUCIÓN DE LOS AUTORES Y
AGRADECIMIENTOS: A continuación, se menciona la contribución
de cada autor, en correspondencia con su participación, utilizando la
Taxonomía CRediT:
− Anthony Enrique Alves Vargas: Autor principal,
Conceptualización, curación de datos, análisis formal,
investigación, metodología, desarrollo de los métodos, recursos,
supervisión, validación, redacción del borrador original, revisión
y edición.
− Miriam Ruth Alva Angulo: Curación de datos, análisis formal,
investigación, metodología, administración del proyecto,
recursos, validación, redacción, revisión y edición.
− Jairo Rafael Vidaurre Urrelo: Curación de datos, investigación,
análisis formal, metodología, revisión.
− Alejandro Chávez Paredes: Curación de datos, investigación,
análisis formal, metodología, revisión.
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DECLARACIÓN DE APROBACIÓN DEL COMITÉ DE ÉTICA:
Los autores declaran que la investigación fue aprobada por el Comité
de Ética de la institución responsable, en tanto implicó a seres humanos.
DECLARACIÓN DE DISPONIBILIDAD DE DATOS: Los
autores declaran que los datos utilizados en la investigación realizada
se encuentran disponibles en el repositorio: https://zenodo.org/
records/17417998
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