El estudio de manera global es muy interesante, con buen control experimental y un uso de técnicas y metodología de vanguardia; los resultados son prometedores en un ámbito de relevancia tanto teórica (en relación con el funcionamiento cerebral) como aplicada (diseño de intervenciones para ayudar a personas con dificultades en ámbitos cognitivos específicos, como el cálculo matemático).  

También destaca por su aproximación multimodal, incluyendo medidas de ejecución comportamental, macrocerebrales (conectividad entre dos áreas relevantes en el razonamiento matemático) y más moleculares (niveles de GABA y glutamato). Por otro lado, la consideración de las diferencias individuales es otro aspecto a favor, ya que hay mucha variabilidad de una persona a otra y es bueno que se busquen maneras de analizarlas y tenerlas en cuenta en las conclusiones.   

Hay cierta literatura previa que muestra un efecto positivo de la estimulación cerebral en habilidades matemáticas, así como en otros ámbitos. Este estudio se suma a esta evidencia y añade más información sobre variables biológicas que median la efectividad de la intervención.  

Las implicaciones prácticas, en mi opinión, son limitadas. Principalmente porque se emplea como medida efectos en la velocidad de las respuestas (del orden de milisegundos), pero no en cómo de bien las personas hacen los cálculos (se mide, pero no encuentran diferencias: la gente tiene la misma exactitud al hacer las tareas).  

En los ámbitos de formación (colegio, instituto, grados. etc), los beneficios que se quieren conseguir con el entrenamiento son sobre todo de mejoras en ejecución (por ejemplo, conseguir resolver problemas matemáticos que antes no se sabía resolver o se hacía mal) y no en conseguir hacerlo solo unos milisegundos más rápido (que, a efectos prácticos, puede que no signifique nada). También se muestran efectos solo en una tarea matemática, pero se concluye sobre todas “las matemáticas” y bueno, es un salto grandísimo.  

Sería bueno poder ver los efectos de la estimulación cerebral a medio plazo (por ejemplo, semanas o meses después de la estimulación) y también en contextos más de la vida diaria (por ejemplo, en las evaluaciones en los exámenes de matemáticas de los niños, en clase). Además, creo que hubiese sido bueno comparar esta intervención de estimulación cerebral con una comportamental, relacionada por ejemplo con las que se hacen en las clases en el colegio, para contrastar si una ofrece beneficios sobre la otra.   

La limitación más importante que veo es a nivel teórico, cuando se insiste en la raíz biológica de las diferencias individuales, quizá implicando factores innatos o de nacimiento (esta impresión da al leer la nota de prensa también). La argumentación ignora la importancia que los factores contextuales y sociales pueden tener en estos fenómenos biológicos. Las diferencias en conectividad cerebral que se encuentran inicialmente, y que median los efectos, pueden tener parte de origen biológico/innato, pero también pueden estar parcial o totalmente causadas por el entorno de crianza de la persona y por las oportunidades de aprendizaje que haya tenido, así como pueden verse también afectadas por las expectativas, los estereotipos, el nivel socioeconómico familiar, etc. El medio de la persona también cambia la conectividad entre distintas regiones cerebrales, no tienen por qué ser diferencias biológicas innatas.  

En aspectos más concretos:  

• La edad de los participantes (21 años de media) podría ser una limitación para extrapolar los resultados a poblaciones infantiles, que es donde según la introducción del estudio se dan las diferencias individuales “biológicas” iniciales que se plantea modificar con la intervención. Sería bueno el replicar el estudio en población infantil, con tareas matemáticas adaptadas al desarrollo de sus habilidades a esa edad.   
• El tamaño de la muestra total de 72 participantes puede parecer elevado, pero estas personas se dividen en 3 grupos experimentales (de 24 personas cada uno), lo que podría tener una potencia estadística bastante limitada. Dada la existencia de estudios previos similares, quizá hubiese sido oportuno que los autores detallaran el tamaño del efecto esperado y hubiesen explicitado la potencia estadística que el diseño experimental tiene para poder detectar el efecto.

Se trata de un estudio sólido con una metodología rigurosa. La distinción entre cálculo y memorización está bien establecida y el programa de entrenamiento funciona bien para producir cada tipo de aprendizaje. Las áreas cerebrales estimuladas, corteza frontal y parietal, son importantes para la cognición matemática. La única preocupación es el tamaño de la muestra, como se indica a continuación.  

Este trabajo es importante porque aporta pruebas causales sobre el papel de la conectividad frontoparietal en el aprendizaje de las matemáticas. Sabemos por trabajos anteriores que los adultos con una conectividad frontoparietal más fuerte tienden a tener mejores habilidades matemáticas, pero no sabemos si la mejor conectividad les ayudó a aprender matemáticas o si aprender matemáticas bien aumentó su conectividad. Este trabajo muestra que alterar la actividad frontal con estimulación cerebral mejoró el aprendizaje de las matemáticas en aquellos con baja conectividad, lo que sugiere que las diferencias de conectividad están impulsando las diferencias de aprendizaje. Lo más emocionante es que estos resultados sugieren que cambiar la conectividad con estimulación podría desbloquear el potencial de aprendizaje en estudiantes con dificultades. 

[En cuanto a posibles limitaciones] Aunque el tamaño global de la muestra es relativamente grande para este tipo de trabajo y razonable para examinar la cuestión principal, yo diría que es insuficiente para examinar los efectos de los cambios cerebrales con el aprendizaje y la estimulación.