Jugar un videojuego y aprender a pensar: ¿cuál es la conexión?

 

Investigacion original

Acceso abierto

Publicado:13 abril 2021

Jugar un videojuego y aprender a pensar: ¿cuál es la conexión?

Ashleigh pozos ,Richard E. Mayer ,Jan L. Plass &bruce d homero

Revista de mejora cognitiva volumen 5 , paginas459–467 ( 2021 ) Citar este artículo

 

Resumen

El presente estudio examina si jugar un videojuego puede ayudar a mejorar las habilidades cognitivas necesarias para un desempeño exitoso en tareas cognitivas, como la actualización , que implica el monitoreo continuo de la información entrante que da como resultado la adición o eliminación rápida de información en la memoria de trabajo. Por ejemplo, en la tarea n-back, el participante ve una serie de letras presentadas rápidamente en una pantalla y debe presionar una tecla cada vez que la letra actual es la misma que se presentó n intentos anteriormente (p. ej., 3 intentos atrás).

Se asignó aleatoriamente a adultos jóvenes para jugar CrushStations (un juego de escritorio que los autores diseñaron para enseñar habilidades de actualización) o Bookworm(un juego de búsqueda de palabras disponible comercialmente utilizado como control) durante 4 sesiones de 30 minutos repartidas en 9 días.

De acuerdo con la teoría de transferencia específica, los jugadores de CrushStations mejoraron en el desempeño de la habilidad objetivo en el contexto del juego en las cuatro sesiones (el nivel más alto alcanzado).

De acuerdo con la transferencia específica de la teoría general de habilidades, los jugadores de CrushStations superaron a los jugadores de Bookworm en una prueba posterior que implicaba realizar con precisión la habilidad objetivo en un contexto que no es un juego (tarea n-back).

En contraste con la teoría general de transferencias, los jugadores de CrushStations no diferían de los de Bookworm .jugadores en pruebas posteriores que miden habilidades no dirigidas directamente en el juego (tarea de memoria visoespacial). Estos resultados muestran los beneficios de diseñar juegos educativos en línea con la teoría cognitiva del entrenamiento basado en juegos (Parong et al., 2020 ).

 

Introducción

Objetivo y Justificación

Los visionarios prevén un futuro en el que puedes mejorar tu mente jugando videojuegos (Gee, 2003 ; McGonical, 2011 ; Prensky, 2006 ), pero se necesita una investigación científica rigurosa para poder determinar la mejor manera de lograr este objetivo o si el objetivo se puede lograr en absoluto (Mayer, 2014 , 2019 ; Plass et al., 2019 ). El objetivo del presente estudio es determinar la efectividad de un juego diseñado para entrenar la habilidad de actualización de la función ejecutiva basado en una teoría cognitiva de entrenamiento basado en juegos (Parong et al., 2020 ).). La actualización implica monitorear continuamente la información entrante y reemplazar elementos obsoletos o irrelevantes en la memoria de trabajo con nueva información relevante para completar una tarea (Morris & Jones, 1990 ).

 

En el presente estudio, medimos la habilidad de actualización mediante el uso de la tarea n-back, en la que el participante ve una serie de letras presentadas rápidamente en una pantalla y debe presionar una tecla cada vez que la letra actual es la misma que se presentó en n pruebas anteriores. (p. ej., 3 intentos de vuelta en una tarea de 3 vueltas). Por ejemplo, en una tarea de 3 vueltas, el participante podría ver X seguido de T seguido de R seguido de V seguido de T seguido de X y así sucesivamente durante quizás 100 intentos. En este caso, el participante debe presionar la tecla para la segunda T porque la T apareció tres intentos antes. En la prueba de 3 vueltas, el participante debe actualizar continuamente la memoria de trabajo con la letra que se presentó en los intentos 3, 2 y 1 anteriores, reemplazándolas cada vez que aparece una letra nueva. La puntuación en el n-back es el número de aciertos (es decir,

 

La actualización se reconoce como una habilidad fundamental de la función ejecutiva, es decir, una habilidad cognitiva involucrada en monitorear y controlar el procesamiento cognitivo de uno (Miyake et al., 2000 ). Nos enfocamos en juegos para mejorar la función ejecutiva porque se ha demostrado que la función ejecutiva está relacionada con el éxito académico (Banich, 2009 ; Best, 2014 ; Miyake et al., 2000 ). En resumen, nuestro objetivo es determinar si las habilidades de función ejecutiva aprendidas al jugar un juego que está diseñado en base a principios cognitivos se transferirán a mejoras en la misma habilidad específica probada fuera del entorno del juego.

 

La búsqueda ilusoria de la transferencia de habilidades cognitivas en el entrenamiento basado en juegos

El uso de juegos de computadora para el entrenamiento de habilidades cognitivas tiene una historia algo decepcionante caracterizada por afirmaciones sólidas basadas en evidencia débil (Mayer, 2014 ; O'Neil & Perez, 2008 ; Plass et al., 2019 ; Tobias & Fletcher, 2011 ; Wouters & van Ostendorp, 2017 ). La investigación sobre el entrenamiento de habilidades cognitivas basado en juegos se puede dividir en tres líneas (Mayer et al., 2019 ). En la primera línea, los investigadores encontraron que jugar juegos de computadora comerciales creados para el entretenimiento (que pueden llamarse juegos listos para usar ) generalmente no resultó en mejoras en las habilidades cognitivas probadas fuera del entorno del juego (Mayer, 2014 ,2019 ). La principal excepción es que se ha demostrado que los videojuegos de acción como Metal of Honor o Unreal Tournament mejoran las habilidades de atención perceptiva realizadas en contextos fuera del juego (Bediou et al., 2018 ). En la segunda vertiente, los investigadores descubrieron que jugar juegos de computadora destinados al entrenamiento cognitivo (a veces llamados juegos de entrenamiento cerebral ) generalmente tampoco resultó en mejoras en las habilidades cognitivas evaluadas fuera del juego (Mayer, 2014 , 2019 ). Por ejemplo, Bainbridge y Mayer ( 2018 ) informaron que jugar el juego de entrenamiento mental Lumosity, durante un máximo de 80 sesiones de 15 minutos no tuvo un impacto sustancial en el rendimiento de los jugadores en las habilidades específicas evaluadas fuera del contexto del juego. Kable et al. ( 2017 ) informaron resultados similares. Hardy et al. ( 2015 ) encontraron algunos efectos positivos, pero su trabajo ha sido criticado por motivos metodológicos y porque los autores tenían un interés financiero en la empresa que produce Lumosity (Simons et al., 2016 ).

 

En contraste con los resultados decepcionantes de los juegos estándar y los juegos de entrenamiento cerebral, en la tercera línea, los investigadores están empezando a descubrir que jugar juegos de computadora diseñados específicamente para el entrenamiento cognitivo basado en la teoría cognitiva (que llamamos juegos basados ​​en la teoría) ) puede causar mejoras en las habilidades cognitivas específicas probadas fuera del entorno del juego (Anguera et al., 2013 ; Parong et al., 2017 , 2020 ). Por ejemplo, Parong et al. ( 2017 , 2020 ) buscaron construir juegos basados ​​en principios cognitivos de aprendizaje de habilidades (Anderson & Bavelier, 2011 ; Ericsson, 2009 ; Fitts & Posner, 1967; Johnson & Priest, 2014 ; Posner y Keele, 1968 ; Rigby y Ryan, 2011 ; Singley & Anderson, 1989 ) como se resume en las columnas de la izquierda de la Tabla 1 . En una serie de experimentos, Parong et al. ( 2017 , 2020 ) encontraron evidencia replicada en 4 comparaciones experimentales de que jugar un juego destinado a entrenar la habilidad de la función ejecutiva de cambiar, All You Can ET , resultó en ganancias significativamente mayores antes y después de la prueba en tareas de cambios que no son de juego en comparación con un grupo de control Shifting es la habilidad de la función ejecutiva de ser capaz de cambiar rápida y efectivamente de una tarea cognitiva a otra (Miyake et al., 2000 ).). Del mismo modo, Anguera et al. ( 2013 ) desarrollaron un juego basado en la teoría llamado Neuroracer , que logró mejorar las habilidades de la función ejecutiva en poblaciones de mayor edad.

 

Tabla 1 Seis componentes en una teoría cognitiva del entrenamiento basado en juegos

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Dada la base de investigación relativamente pequeña, en el presente estudio, buscamos ampliar este enfoque prometedor al examinar un nuevo juego que desarrollamos con base en la teoría cognitiva del entrenamiento basado en juegos, CrushStations, que diseñamos para entrenar la habilidad de la función ejecutiva de actualizando En línea con investigaciones anteriores, CrushStations se creó en base a seis principios de entrenamiento basado en juegos, como se resume en la Tabla 1 (Parong et al., 2020 ). Después de crear y probar CrushStations, compartimos el juego como una aplicación gratuita disponible en dispositivos Android y Apple. Este documento informa nuestra prueba de la efectividad del juego que creamos para promover la habilidad de la función ejecutiva de actualización y examina si los efectos se limitan a la habilidad cognitiva específica en lugar del funcionamiento cognitivo en general.

 

Teoría y predicciones

El enfoque del estudio actual está en lo que se puede aprender al jugar un juego de entrenamiento de habilidades cognitivas bien diseñado, como lo indica el rendimiento de transferencia en tareas que no son del juego. La transferencia se refiere a los efectos del aprendizaje previo sobre el nuevo aprendizaje o el desempeño en una tarea novedosa (Mayer, 2011 ). La Tabla 2 resume tres vistas de cómo funciona la transferencia: transferencia específica , transferencia específica de habilidad general y transferencia general .

 

Tabla 2 Tres visiones de la transferencia en el entrenamiento basado en juegos

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Como se muestra en la primera sección de la Tabla 2 , la perspectiva de la transferencia específica sostiene que aprender una cosa facilitará el aprendizaje de otra en la medida en que compartan elementos comunes (Singley y Anderson, 1989 ; Thorndike y Woodworth, 1901 ). De acuerdo con este punto de vista, jugar CrushStations en sesiones anteriores debería ayudar a las personas a jugar mejor en una nueva sesión, porque la nueva sesión implica ejercitar la misma habilidad (es decir, actualizar) en el mismo contexto (es decir, el juego). La vista de transferencia específica predice que los jugadores de CrushStations mostrarán una mejora en las métricas de rendimiento del juego, como el nivel más alto alcanzado, en las cuatro sesiones de juego (hipótesis 1).

 

Como se muestra en la segunda sección de la Tabla 2 , la vista de transferencia específica de habilidad general (Anderson & Bavelier, 2011 ; Sims & Mayer, 2002 ; Singley & Anderson, 1989 ; Wertheimer, 1959 ) sostiene que cuando una habilidad cognitiva (por ejemplo, actualizar ) se aprende en un entorno de juego, también habrá una mejora en la misma habilidad aplicada fuera del entorno de juego, porque la misma habilidad general se puede usar en todos los contextos. De acuerdo con este punto de vista, jugar a CrushStationsprovocará una mejora general en la habilidad de actualización que se puede detectar cuando se prueba la habilidad de actualización fuera del contexto del juego (p. ej., en una tarea n-back). La transferencia específica de la vista general de habilidades predice que los jugadores de CrushStations mostrarán una mayor ganancia de prueba previa a prueba posterior que un grupo de control en las pruebas de actualización de habilidades realizadas fuera del contexto del juego, como la puntuación de precisión en una prueba n-back que involucra letras (Hipótesis 2).

 

Como se muestra en la tercera sección de la Tabla 2 , la visión general de la transferencia (Mayer, 2011 ; Singley & Anderson, 1989 ) sostiene que cuando una habilidad cognitiva se aprende en un juego, también habrá una mejora en otras habilidades aplicadas fuera del juego. porque el funcionamiento cognitivo se mejora en general durante el juego. De acuerdo con este punto de vista, jugar CrushStations mejorará la mente del jugador, lo que provocará mejoras en otras habilidades cognitivas además de la actualización cuando se pruebe fuera del contexto del juego. La vista de transferencia general predice que CrushStationslos jugadores mostrarán una mayor ganancia antes y después de la prueba que un grupo de control en las pruebas de otras habilidades cognitivas, como la memoria de trabajo visual, medida por la puntuación en la tarea de memoria de trabajo visoespacial del bloc de notas (hipótesis 3). Elegimos la tarea de memoria de trabajo visuoespacial porque aprovecha una habilidad cognitiva básica que se ha examinado en la investigación de juegos (Mayer, 2014 ) pero que CrushStations no tiene como objetivo específico. La habilidad de la memoria de trabajo visual se refiere a ser capaz de mantener activamente la información visual en mente durante un corto período de tiempo.

 

Método

Participantes y Diseño

Los participantes fueron 91 estudiantes universitarios de una universidad pública del sur de California, que completaron todas las sesiones del estudio. Los participantes recibieron crédito para un requisito de clase. La edad media fue de 19,26 años (DE = 1,37), con un rango de 18 a 25 años. Sesenta y ocho participantes se identificaron como mujeres y 23 como hombres. En un diseño entre sujetos, 45 participantes fueron asignados al azar para jugar el juego CrushStations (grupo CrushStations ) y 46 fueron asignados para jugar el juego Bookworm (grupo de control).

 

Materiales y Aparatos

Los materiales consistieron en un formulario de consentimiento, dos pruebas de habilidades cognitivas basadas en computadora, dos juegos de computadora, un cuestionario demográfico y un cuestionario posterior. Las dos tareas cognitivas eran una tarea n-back y una tarea de memoria de trabajo de bloc de dibujo visuoespacial, creadas e implementadas usando PsyScope (Cohen et al., 1993 ). Los dos juegos eran el videojuego personalizado, CrushStations , y un juego comercial de búsqueda de palabras, Bookworm , que servía como control activo. El cuestionario posterior preguntó sobre la experiencia del participante en el juego midiendo su afecto (es decir, sentimientos sobre el juego, indicado por los ítems 2 y 3 en la Tabla 3 ), motivación (es decir, voluntad de persistir o esforzarse en el juego, indicado por elementos 4, 5 y 7 de la tabla3 ) y nivel de desafío (indicado por el ítem 6 en la Tabla 3 ), y se administró a través de Qualtrics. El formulario de consentimiento y el cuestionario demográfico se administraron en papel blanco de 8,5 × 11″. También hubo una prueba de comprensión de lectura, pero la excluimos de este documento porque era demasiado fácil para nuestros participantes, lo que resultó en un efecto techo.

 

Tabla 3 Calificación media (y desviación estándar) de dos grupos en siete ítems de autoinforme

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Se usó la tarea n-back porque es una tarea de actualización clásica (Jaeggi et al., 2010 ) y porque el juego personalizado que se usa en este estudio, CrushStations , fue diseñado para tener demandas cognitivas similares a las de una tarea n-back. Por lo tanto, parecía prudente utilizar el n-back como medida cognitiva de la transferencia específica de una habilidad general (es decir, aplicar la habilidad aprendida en un nuevo contexto). La tarea incluía 3 bloques de ensayos: 2 espaldas, 3 espaldas y 4 espaldas. Cada bloque constaba de 30 ensayos, con 10 objetivos por bloque. Como se resume en la Fig. 1 , las letras negras en inglés se presentaron una a la vez en el centro de una pantalla blanca durante 500 ms , con un punto de fijación negro "+" en el centro de una pantalla blanca presentada durante 2500 msdespués de cada letra. Se pidió a los participantes que presionaran la barra espaciadora cada vez que la letra en la pantalla coincidiera con la letra que se presentaba n-back. Se les dio la oportunidad al comienzo de cada bloque de hacer preguntas si no entendían las instrucciones presentadas. La tarea fue diseñada y las respuestas fueron capturadas por PsyScope y tardó aproximadamente 5 minutos en completarse. La principal medida dependiente de la tarea n-back fue una puntuación de precisión basada en aciertos menos falsas alarmas para las tareas 2-back, 3-back y 4-back.

 

Una representación de cuatro intentos de la tarea de 3 espaldas. Se presentó una letra inglesa negra a la vez (500 ms ) seguida de un punto de fijación “+” negro (2500 ms ). En este ejemplo, los participantes solo deben presionar la barra espaciadora cuando aparece la segunda "A" en la pantalla porque es la misma letra que se mostró 3 atrás (ensayo 4 = éxito). Presionar la barra espaciadora en cualquier otra prueba en este ejemplo se contaría como una falsa alarma. Los bloques de 2, 3 y 4 espaldas consistieron cada uno en 10 intentos de éxito de 30 intentos.

 

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La tarea del bloc de dibujo visuoespacial (tarea VSSP) fue adaptada de Ma et al. ( 2017 ) y estaba destinado a aprovechar la memoria de trabajo visual. De acuerdo con el modelo multicomponente de Baddeley y Logie ( 1999 ), la habilidad de memoria de trabajo visual requerida para la tarea VSSP es diferente a la habilidad de actualización requerida para jugar a CrushStations y, por lo tanto, se consideraría una prueba de transferencia general. La tarea de VSSP se dividió en dos bloques: un bloque de entrenamiento de 10 intentos (4 intentos de espacios tachados) y un bloque de prueba de 50 intentos (5, 6, 7, 8 y 9 intentos de espacios tachados, presentados aleatoriamente). ), con más cuadrados para memorizar aumentando la dificultad de la tarea. Como se resume en la Fig. 2, en esta tarea, se mostraba una cuadrícula de 4×4 en una pantalla blanca, con 4, 5, 6, 7, 8 o 9 de los espacios de la cuadrícula oscurecidos. Se mostró una pantalla en blanco durante 1000 ms, luego se mostró otra cuadrícula de 4 × 4 con 2 de los espacios de la cuadrícula oscurecidos. Se pidió a los participantes que determinaran si los espacios oscurecidos en la segunda cuadrícula estaban en la misma posición que en la primera cuadrícula. Para un partido, presionaron la tecla "A"; para un no-match, presionaron la tecla "L". Hubo 5 patrones separados para cada tipo de prueba, con una prueba correcta/emparejada y una prueba incorrecta/no coincidente para cada patrón (lo que produjo 10 pruebas para cada condición). La tarea se diseñó y las respuestas se recolectaron usando PsyScope y tomó aproximadamente 5 minutos completarla. La medida dependiente principal para la tarea VSSP fue una puntuación de precisión basada en el porcentaje correcto de 50 intentos. Esta prueba involucra la memoria de la información visuoespacial presentada en lugar de la habilidad objetivo de actualizar.

Una representación de una prueba de la tarea de memoria de trabajo Visuo-Spatial Sketch Pad (VSSP). El participante debe presionar la tecla "A" si la posición de los bloques mostrados en la segunda cuadrícula coincide con las posiciones que se muestran en la primera cuadrícula o debe presionar la tecla "L" si no coincide

Los dos juegos de computadora utilizados en este estudio fueron el juego de entrenamiento de actualización personalizado, CrushStations , y el juego de control activo, Bookworm . En CrushStations (ejemplificado en la Fig. 3), la premisa es que las criaturas marinas están atrapadas en burbujas y un pulpo hambriento está tratando de comerlas. Hay cinco tipos diferentes de criaturas marinas (medusas, langostas, estrellas de mar, cangrejos y rayas) que pueden quedar atrapadas en cinco burbujas de diferentes colores (verde, amarillo, rojo, rosa y morado). L

as criaturas atrapadas se mueven por la pantalla de derecha a izquierda, y hay hasta seis burbujas en la pantalla a la vez. Dependiendo de la dificultad del nivel, se pueden ocluir de 1 a 6 burbujas en el lado izquierdo de la pantalla y los jugadores deben dar una respuesta haciendo clic en el tipo de criatura (de 1 a 5 opciones) y el color (de 1 a 5 opciones). ). 

Cuando los jugadores dan una respuesta correcta, la criatura queda libre; cuando dan una respuesta incorrecta, el pulpo malvado se come a la criatura. La dificultad aumenta al requerir respuestas tardías (es decir, se puede tapar una burbuja, pero es posible que los participantes tengan que esperar para responder), aumentando la cantidad de opciones de colores y criaturas, y aumentando la cantidad de elementos por nivel. 

Cada nivel tiene sus propias reglas de respuesta (p. ej., 3 burbujas ocluidas con 2 colores y 2 criaturas en un nivel; 2 burbujas ocluidas con 3 colores y 4 criaturas en otro), y los niveles crecientes proporcionan elementos adicionales para hacer el juego progresivamente más difícil. Se requiere un porcentaje suficiente de respuestas correctas para avanzar al siguiente nivel. Para este experimento, se accedió al juego a través del sitio web del desarrollador (create.nyu.edu/dream). 

El juego también está disponible como aplicación en dispositivos Apple y Android. y aumentando el número de elementos por nivel. Cada nivel tiene sus propias reglas de respuesta (p. ej., 3 burbujas ocluidas con 2 colores y 2 criaturas en un nivel; 2 burbujas ocluidas con 3 colores y 4 criaturas en otro), y los niveles crecientes proporcionan elementos adicionales para hacer el juego progresivamente más difícil. Se requiere un porcentaje suficiente de respuestas correctas para avanzar al siguiente nivel. Para este experimento, se accedió al juego a través del sitio web del desarrollador (create.nyu.edu/dream). 

El juego también está disponible como aplicación en dispositivos Apple y Android. y aumentando el número de elementos por nivel. Cada nivel tiene sus propias reglas de respuesta (p. ej., 3 burbujas ocluidas con 2 colores y 2 criaturas en un nivel; 2 burbujas ocluidas con 3 colores y 4 criaturas en otro), y los niveles crecientes proporcionan elementos adicionales para hacer el juego progresivamente más difícil. Se requiere un porcentaje suficiente de respuestas correctas para avanzar al siguiente nivel. Para este experimento, se accedió al juego a través del sitio web del desarrollador (create.nyu.edu/dream). 

El juego también está disponible como aplicación en dispositivos Apple y Android. Se requiere un porcentaje suficiente de respuestas correctas para avanzar al siguiente nivel. Para este experimento, se accedió al juego a través del sitio web del desarrollador (create.nyu.edu/dream). El juego también está disponible como aplicación en dispositivos Apple y Android. Se requiere un porcentaje suficiente de respuestas correctas para avanzar al siguiente nivel. Para este experimento, se accedió al juego a través del sitio web del desarrollador (create.nyu.edu/dream). El juego también está disponible como aplicación en dispositivos Apple y Android.