Alta capacidad intelectual desde la neuroimagen y la pedagogía diferencial¿Hablamos de lo mismo?
ISSN: 0034-9461, 2174-0909
Datum der Publikation: 2022
Ausgabe: 80
Nummer: 283
Seiten: 451-473
Art: Artikel
Andere Publikationen in: Revista española de pedagogía
Zusammenfassung
El avance en las técnicas de neuroimagen ha supuesto una poderosa herramienta para estudiar las diferencias en la eficiencia cognitiva de niños y adolescentes. Sin embargo, tradicionalmente estos estudios han utilizado el cociente intelectual (CI) como única medida de capacidad cognitiva. Cada vez más expertos del desarrollo del talento señalan serias limitaciones en el uso exclusivo de esta medida para identificar las variables que configuran la alta capacidad intelectual (ACI), tanto en cuanto a la validez del constructo que pretende medir como en cuanto a la fiabilidad y estabilidad de la medida. El objetivo de este estudio es analizar si el constructo de inteligencia en el que se basan los estudios de neuroimagen recientes, el tipo de instrumento utilizado para cuantificar la ACI y los resultados neurobiológicos obtenidos son coherentes con los avances hallados por la pedagogía diferencial en cuanto al constructo multidimensional de la inteligencia. Para ello, se ha realizado una revisión sistemática tanto de las investigaciones en neuroimagen que intentan explicar los correlatos neuronales de la ACI en niños y adolescentes como de aquellas investigaciones con mayor relevancia en el ámbito del desarrollo de la ACI. Los hallazgos sugieren que las redes y dinámicas cerebrales asociadas a la creatividad y la motivación podrían influir en la variabilidad del rendimiento cognitivo. Sin embargo, la mayoría de los estudios de neuroimagen continúan utilizando el CI como única medida de capacidad intelectual, por lo que la mayoría de los datos obtenidos a través de estos estudios no pueden generalizarse a lo que los expertos en la pedagogía diferencial denominan ACI.
Bibliographische Referenzen
- American Educational Research Association, American Psychological Association y National Council on Measurement and Education (2014). Standards for educational and psychological testing. American Educational Research Association.
- Aubry, A. y Bourdin, B. (2018). Short forms of Wechsler scales assessing the intellectually gifted children using simulation data [Formas cortas de las escalas Wechsler que evalúan a los niños superdotados intelectualmente utilizando datos de simulación]. Frontiers in psychology, 9, 830. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2018.00830
- Barbey, A. K. (2018). Network Neuroscience Theory of human intelligence [Teoría de la neurociencia en red sobre la inteligencia humana]. Trends in cognitive sciences, 22 (1), 8-20. https://doi.org/10.1016/j.tics.2017.10.001
- Bathelt, J., Johnson, A., Zhang, M. y Astle, D. E. (2019). The cingulum as marker of individual differences in neurocognitive development [El cíngulo como marcador de las diferencias individuales en el desarrollo neurocognitivo]. Scientific reports, 9 (1), 2281. https://doi. org/10.1038/s41598-019-38894-z
- Burgaleta, M., Johnson, W., Waber, D. P., Colom, R. y Karama, S. (2014a). Cognitive ability changes and dynamics of cortical thickness development in healthy children and adolescents [Cambios en la capacidad cognitiva y dinámica del desarrollo del grosor cortical en niños y adolescentes sanos]. NeuroImage, 84, 810-819. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2013.09.038
- Byington E. y Felps W. (2010). Why do IQ scores predict job performance? An alternative, sociological explanation [¿Por qué las puntuaciones de CI predicen el rendimiento laboral? Una explicación alternativa y sociológica]. Research in Organizational Behavior, 30 (C), 175-202. https://doi.org/10.1016/j.riob.2010.08.003
- Castelló, T.A. (2008). Bases intelectuales de la excepcionalidad, un esquema integrador. revista española de pedagogía, 240, 203-220.
- Clayden, J. D., Jentschke, S., Muñoz, M., Cooper, M., Chadwick, M. J., Banks, T., Clark, C. A. y Vargha-Khadem, F. (2012). Normative deve- lopment of white matter tracts: similarities and differences in relation to age, gender, and intelligence [Desarrollo normativo de los trac- tos de materia blanca: similitudes y diferencias en relación con la edad, el sexo y la inteligen- cia]. Cerebral cortex, 22 (8), 1738-1747. https://doi.org/10.1093/cercor/bhr243
- Colom R., Abad F. J., García L. F. y Juan-Espinosa, (2002). Educación, coeficiente intelectual de escala completa de Wechsler y g. Intelligence, 30 (5), 449-462. https://doi.org/10.1016/ S0160-2896(02)00122-8
- Fjell, A. M., Westlye, L. T., Amlien, I., Tamnes, C. K., Grydeland, H., Engvig, A., Espeseth, T., Reinvang, I., Lundervold, A. J., Lundervold, A. y Walhovd, K. B. (2015). High-expanding cortical regions in human development and evolution are related to higher intellectual abilities [Regiones corticales de alta expansión en el desarrollo y la evolución de los seres humanos se relacionan con mayores capacidades intelectuales]. Cerebral cortex, 25 (1), 26–34. https:// doi.org/10.1093/cercor/bht201
- Gagné, F. (2015). From genes to talent: the DMGT/CMTD perspective [De los genes al talento: la perspectiva del DMGT/CMTD]. Revista de Educación, 368, 12-37. https://doi. org/10.4438/1988- 592X-RE-2015-368-289
- Gignac, G. E. y Bates T. C. (2017). Brain volume and intelligence: The moderating role of intelligence measurement quality [Volumen cerebral e inteligencia: el papel moderador de la calidad de la medición de la inteligencia]. Intelligence, 64, 18-29. https://doi.org/10.1016/j.intell.2017.06.004
- Gómez-León, M. I (2019). Psicobiología de las altas capacidades. Una revisión actualizada. Psiquiatría biológica, 26 (3), 105-112 https://doi. org/10.1016/j.psiq.2019.09.001
- Gómez-León, M. I. (2020a). La psicobiología de la motivación en el desarrollo de las altas capacidades intelectuales. Revisión bibliográfica. Psiquiatría biológica, 27 (2), 47-53. https://doi. org/10.1016/j.psiq.2020.01.003
- Gómez-León, M. I. (2020b). Bases psicobiológicas de la creatividad en los niños con altas capaci- dades. Psiquiatría biológica, 27 (1), 28-33. ht- tps://doi.org/10.1016/j.psiq.2020.01.004
- Gómez-León, M. I. (2020c). Desarrollo de la alta capacidad durante la infancia temprana. Pa- peles del Psicólogo, 41 (2), 147-158. https://doi. org/10.23923/pap.psicol2020.2930
- Gómez-León, M. I. (2020d). Psicobiología de la alta capacidad intelectual y el trastorno por déficit de atención con hiperactividad. Diagnóstico diferencial. Psiquiatría biológi- ca, 27 (3), 96-104. https://doi.org/10.1016/j. psiq.2020.06.003
- Goriounova, N. A. y Mansvelder, H. D. (2019). Ge- nes, cells and brain areas of intelligence. Fron- tiers in human neuroscience, 13, 44. https://doi. org/10.3389/fnhum.2019.00044
- Jiménez, J. E., Artiles, C., Rodríguez, C., García, E., Camacho, J. y Moraes, J. (2008). Creatividad e inteligencia: ¿dos hermanas gemelas insepara- bles? revista española de pedagogía, 240, 261-282.
- Karama, S., Colom, R., Johnson, W., Deary, I. J., Haier, R., Waber, D. P., Lepage, C., Ganjavi, H., Jung, R., Evans, A. C. y Brain Development Cooperative Group (2011). Cortical thickness correlates of specific cognitive performance ac- counted for by the general factor of intelligence in healthy children aged 6 to 18 [Correlaciones del grosor cortical del rendimiento cognitivo específico contabilizado por el factor gene- ral de la inteligencia en niños sanos de 6 a 18 años]. NeuroImage, 55 (4), 1443-1453. https:// doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.01.016
- Kenett, Y. N., Medaglia, J. D., Beaty, R. E., Chen,Q., Betzel, R. F., Thompson-Schill, S. L. y Qiu, J. (2018). Driving the brain towards creativity and intelligence: A network control theory analysis [Dirigiendo el cerebro hacia la creati- vidad y la inteligencia: un análisis de la teoría de control de redes]. Neuropsychologia, 118 (Pt A), 79-90. https://doi.org/10.1016/j.neuropsy- chologia.2018.01.001
- Khundrakpam, B. S., Lewis, J. D., Reid, A., Kara- ma, S., Zhao, L., Chouinard-Decorte, F., Evans,C. y Brain Development Cooperative Group (2017). Imaging structural covariance in the development of intelligence [La imagen de la covarianza estructural en el desarrollo de la in- teligencia]. NeuroImage, 144, 227-240. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2016.08.041
- Kim, D. J., Davis, E. P., Sandman, C. A., Sporns, O., O’Donnell, B. F., Buss, C. y Hetrick, W. P. (2016). Children’s intellectual ability is asso- ciated with structural network integrity [La capacidad intelectual de los niños está asociada a la integridad estructural de la red]. NeuroI- mage, 124, 550-556. https://doi.org/10.1016/j. neuroimage.2015.09.012
- Kocevar, G., Suprano, I., Stamile, C., Hannoun, S., Fourneret, P., Revol, O., Nusbaum, F. y Sa- ppey-Marinier, D. (2019). Brain structural con- nectivity correlates with fluid intelligence in children: A DTI graph analysis [La conectivi- dad estructural del cerebro se correlaciona con la inteligencia fluida en los niños: un análisis gráfico DTI]. Intelligence, 72, 67-75. https://doi. org/10.1016/j.intell.2018.12.003
- Koenis, M., Brouwer, R. M., Swagerman, S. C., van Soelen, I., Boomsma, D. I. y Hulshoff Pol, H.(2018). Association between structural bra- in network efficiency and intelligence increases during adolescence [La asociación entre la efi- ciencia estructural de la red cerebral y la inte- ligencia aumenta durante la adolescencia]. Hu- man brain mapping, 39 (2), 822-836. https:// doi.org/10.1002/hbm.23885
- Lange, N., Froimowitz, M. P., Bigler, E. D., Lain- hart, J. E. y Brain Development Cooperative Group (2010). Associations between IQ, total and regional brain volumes, and demogra- phy in a large normative sample of healthy children and adolescents. Developmental neuropsychology, 35 (3), 296-317. https://doi. org/10.1080/87565641003696833
- Langeslag, S. J., Schmidt, M., Ghassabian, A., Ja- ddoe, V. W., Hofman, A., van der Lugt, A., Ver- hulst, F. C., Tiemeier, H. y White, T. J. (2013). Functional connectivity between parietal and frontal brain regions and intelligence in young children: the Generation R study [Conectivi- dad funcional entre regiones cerebrales parie- tales y frontales e inteligencia en niños peque- ños: el estudio de la Generación R]. Human brain mapping, 34 (12), 3299-3307. https://doi. org/10.1002/hbm.22143
- MacDonald, P. A., Ganjavi, H., Collins, D. L., Evans,C. y Karama, S. (2014). Investigating the re- lation between striatal volume and IQ [Investi- gación de la relación entre el volumen estriatal y el CI]. Brain imaging and behavior, 8 (1), 52- 59. https://doi.org/10.1007/s11682-013-9242-3
- Margolis, A., Bansal, R., Hao, X., Algermissen, M., Erickson, C., Klahr, K. W., Naglieri, J. A. y Peterson, B. S. (2013). Using IQ discrepancy scores to examine the neural correlates of spe- cific cognitive abilities. The Journal of Neuros- cience: The Official Journal of the Society for Neuroscience, 33 (35), 14135-14145. https://doi. org/10.1523/JNEUROSCI.0775-13.2013
- Menary, K., Collins, P. F., Porter, J. N., Muetzel, R.,Olson, E. A., Kumar, V., Steinbach, M., Lim, K.y Luciana, M. (2013). Associations between cortical thickness and general intelligence in children, adolescents and young adults [Asocia- ciones entre el grosor cortical y la inteligencia general en niños, adolescentes y adultos jóve- nes]. Intelligence, 41 (5), 597-606. https://doi. org/10.1016/j.intell.2013.07.010
- Navas-Sánchez, F. J., Alemán-Gómez, Y., Sán- chez-Gonzalez, J., Guzmán-De-Villoria, J. A., Franco, C., Robles, O., Arango, C. y Desco, M. (2014). White matter microstructure correlates of mathematical giftedness and intelligence quotient [Correlación de la microestructu- ra de la materia blanca con la superdotación matemática y el cociente intelectual]. Human brain mapping, 35 (6), 2619-2631. https://doi. org/10.1002/hbm.22355
- Nolla, G. C., Pareja, E. M. D., Tudela, J. M. O. y de la Rosa, A. L. (2017). Análisis y valoración de la situación actual del alumnado con altas capacidades en España. Revista de Educación Inclusiva, 5 (2), 129-140. https://revistaeducacioninclusiva.es/index.php/REI/article/view/238/232
- Nusbaum, F., Hannoun, S., Kocevar, G., Stamile,C., Fourneret, P., Revol, O. y Sappey-Marinier,(2017). Hemispheric differences in white matter microstructure between two profiles of children with high intelligence quotient vs. controls: A tract-based spatial statistics study [Diferencias hemisféricas en la microestructu- ra de la materia blanca entre dos perfiles de ni- ños con alto coeficiente intelectual frente a los controles: un estudio estadístico espacial basa- do en tractos]. Frontiers in neuroscience, 11, 173. https://doi.org/10.3389/fnins.2017.00173
- Ouzzani, M., Hammady, H., Fedorowicz, Z. y Elma- garmid, A. (2016). Rayyan — a web and mo- bile app for systematic reviews [Rayyan - una aplicación web y móvil para revisiones sistemáticas]. Systematic Reviews, 5, 210. https://doi. org/10.1186/s13643-016-0384-4
- Pfeiffer, S. I. (2020). Giftedness and talent deve- lopment in children and youth [Desarrollo de altas capacidades y talentos en niños y jóvenes]. En P. Ward, J. M. Schraagen, J. Gore y E. M. Roth (Eds.), The Oxford Handbook of Expertise (pp. 103-127). Oxford University Press.
- Renzulli, J. S. (2021). El papel del profesor en el desarrollo de habilidades cognitivas comple- jas en personas jóvenes. revista española de pedagogía, 79 (278), 13-32. https://doi. org/10.22550/REP79-1-2021-01
- Sastre-Riba, S. y Castelló, A. (2017). Fiabilidad y es- tabilidad en el diagnóstico de la alta capacidad intelectual. Revista de Neurología, 64 (1), 51 https://doi.org/10.33588/rn.64S01.2017028
- Sastre-Riba, S. y Ortiz, T. (2018). Neurofuncionalidad ejecutiva: estudio comparativo en las altas capacidades. Revista de Neurología, 66 (1), 51- https://doi.org/10.33588/rn.66S01.2018026
- Schnack, H. G., van Haren, N. E., Brouwer, R. M.,Evans, A., Durston, S., Boomsma, D. I., Kahn,S. y Hulshoff Pol, H. E. (2015). Changes in thickness and surface area of the human cortex and their relationship with intelligence [Los cambios en el grosor y la superficie del córtex humano y su relación con la inteligencia]. Ce- rebral cortex, 25 (6), 1608-1617. https://doi. org/10.1093/cercor/bht357
- Silverman, L. K. y Gilman, B. J. (2020). Best prac- tices in gifted identification and assessment: Lessons from the WISC-V [Mejores prácticas en la identificación y evaluación de superdo- tados: lecciones del WISC-V]. Psychology in the Schools, 57 (10), 1569-1581. https://doi. org/10.1002/pits.22361
- Solé-Casals, J., Serra-Grabulosa, J. M., Rome- ro-Garcia, R., Vilaseca, G., Adan, A., Vilaró, N., Bargalló, N. y Bullmore, E. T. (2019). Structu- ral brain network of gifted children has a more integrated and versatile topology [La red es- tructural del cerebro de los niños superdotados tiene una topología más integrada y versátil]. Brain structure & function, 224 (7), 2373-2383. https://doi.org/10.1007/s00429-019-01914-9
- Sripada, C., Angstadt, M., Taxali, A., Clark, D. A., Greathouse, T., Rutherford, S., Dickens, J. R., Shedden, K., Gard, A. M., Hyde, L. W., Weigard,y Heitzeg, M. (2021). Brain-wide functional connectivity patterns support general cogniti- ve ability and mediate effects of socioeconomic status in youth [Los patrones de conectividad funcional de todo el cerebro apoyan la capaci- dad cognitiva general y median los efectos del estatus socioeconómico en los jóvenes]. Translational psychiatry, 11 (1), 571. https://doi. org/10.1038/s41398-021-01704-0
- Sternberg, R. J. (2012). Inteligencia. Diálogos en neurociencia clínica, 14 (1), 19-27. https://doi. org/10.31887/DCNS.2012.14.1/rsternberg
- Sternberg, R. J. y O’Hara, L. (2005). Creatividad e inteligencia. CIC. Cuadernos de Información y Comunicación, 10, 113-149. https://www.re- dalyc.org/articulo.oa?id=93501006
- Sugiarti, R., Suhariadi, F. y Erlangga, E. (2018). The chance of gifted intelligent students’ suc- cess in career [La posibilidad de que los estu- diantes inteligentes superdotados tengan éxito en su carrera]. Indian Journal of Public Health Research and Development, 9 (9), 277. https:// doi.org/10.5958/0976-5506.2018.01009.4
- Suprano, I., Delon-Martin, C., Kocevar, G., Stamile, C., Hannoun, S., Achard, S., Badhwar, A., Four- neret, P., Revol, O., Nusbaum, F. y Sappey-Mari- nier, D. (2019). Topological modification of brain networks organization in children with high intelligence quotient: A resting-state fmri study [Modificación topológica de la organización de las redes cerebrales en niños con alto coeficiente intelectual: un estudio de RMF en estado de re- poso]. Frontiers in human neuroscience, 13, 241. https://doi.org/10.3389/fnhum.2019.00241
- Tamnes, C. K., Fjell, A. M., Østby, Y., Westlye, L. T., Due-Tønnessen, P., Bjørnerud, A. y Walhovd, B. (2011). The brain dynamics of intellec- tual development: waxing and waning white and gray matter [La dinámica cerebral del de- sarrollo intelectual: aumento y disminución de la materia blanca y gris]. Neuropsychologia, 49 (13), 3605-3611. https://doi.org/10.1016/j.neu- ropsychologia.2011.09.012
- Tourón, J. (2020). Las altas capacidades en el sis- tema educativo español: reflexiones sobre el concepto y la identificación. Revista de Investi- gación Educativa, 38 (1), 15-32.
- Turkheimer, E., Haley, A., Waldron, M., D’Onofrio,y Gottesman, I. I. (2003). Socioeconomic sta- tus modifies heritability of IQ in young children. Psychological science, 14 (6), 623-628. https:// doi.org/10.1046/j.0956-7976.2003.psci_1475.x
- Waber, D. P., Forbes, P. W., Almli, C. R., Blood, E. y Brain Development Cooperative Group (2012). Four-year longitudinal performance of a population-based sample of healthy children on a neuropsychological battery: The NIH MRI study of normal brain development [Ren- dimiento longitudinal de cuatro años de una muestra poblacional de niños sanos en una ba- tería neuropsicológica: el estudio de resonancia magnética del NIH sobre el desarrollo normal del cerebro]. Journal of the International Neu- ropsychological Society: JINS, 18 (2), 179-190. https://doi.org/10.1017/S1355617711001536
- Wang, L., Wee, C. Y., Suk, H. I., Tang, X. y Shen, (2015). MRI-based intelligence quotient (IQ) estimation with sparse learning [Estimación del cociente intelectual (CI) mediante resonan- cia magnética con aprendizaje disperse]. PloS one, 10 (3), e0117295. https://doi.org/10.1371/ journal.pone.0117295
- Wechsler, D. (1943). Non-intellective factors in ge- neral intelligence [Factores no intelectuales de la inteligencia general]. Journal of Abnormal and Social Psychology, 38, 101-103. https://doi. org/10.1037/h0060613
- Westerhausen, R., Friesen, C. M., Rohani, D. A., Krogsrud, S. K., Tamnes, C. K., Skranes, J. S., Håberg, A. K., Fjell, A. M. y Walhovd, K. B. (2018). The corpus callosum as anatomical marker of in- telligence? A critical examination in a large-scale developmental study [¿El cuerpo calloso como marcador anatómico de la inteligencia? Un exa- men crítico en un estudio de desarrollo a gran escala]. Brain structure & function, 223 (1), 285-https://doi.org/10.1007/s00429-017-1493-0
- Westlye, L. T., Walhovd, K. B., Dale, A. M., Bjørnerud, A., Due-Tønnessen, P., Engvig, A., Gry- deland, H., Tamnes, C. K., Ostby, Y. y Fjell, A. (2010). Life-span changes of the human brain white matter: diffusion tensor imaging (DTI) and volumetry [Cambios en la materia blanca del cerebro humano a lo largo de la vida: imágenes con tensor de difusión (DTI) y volumetría]. Cerebral cortex, 20 (9), 2055-2068. https://doi.org/10.1093/cercor/bhp280