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Scopri come il potenziamento combinato di memoria di lavoro e abilità di calcolo possa superare i limiti dell'allenamento isolato, migliorando significativamente le performance matematiche e il rendimento scolastico nei bambini, secondo i più recenti studi scientifici.

Il potenziamento combinato della memoria di lavoro e delle abilità di calcolo

La memoria di lavoro (ML) è un sistema cognitivo cruciale che consente di mantenere e manipolare temporaneamente le informazioni necessarie per eseguire compiti complessi, come il calcolo mentale.

Essa è fondamentale per trattenere cifre, ricordare i passaggi intermedi di un’operazione e applicare le regole matematiche. Deficit nella ML sono state collegati a difficoltà nell’apprendimento della matematica.

Il potenziamento di questa abilità è quindi un obiettivo chiave per migliorare le performance accademiche.

Tuttavia, l’efficacia generale dell’allenamento della ML come intervento a sé stante è stata oggetto di dibattito.

Una meta-analisi di Melby-Lervåg e Hulme (2013) ha concluso che, sebbene l’allenamento della ML possa portare a miglioramenti nelle misure allenate, vi è scarsa evidenza di trasferimento generalizzato a compiti non allenati o a misure globali di intelligenza o rendimento scolastico.

La controversia sul training della memoria di lavoro

Nonostante l’attrattiva intuitiva di potenziare la ML, i risultati degli studi sull’allenamento puro sono stati misti.

Un’altra meta-analisi, condotta da Sala e Gobet (2017) su bambini con sviluppo tipico, ha parzialmente mitigato le conclusioni più scettiche, suggerendo che gli effetti dell’allenamento della ML potrebbero essere più evidenti su compiti di ML verbale e visuo-spaziale specifici, ma l’evidenza di un impatto significativo e duraturo sul rendimento scolastico in generale (inclusa la matematica) è rimasta debole.

Questo ha spostato l’attenzione della ricerca verso approcci di potenziamento più integrati e specifici per dominio, che combinino l’allenamento di abilità cognitive di base, come la ML, con l’insegnamento di abilità accademiche specifiche, come il calcolo.

L'integrazione tra ML e abilità di calcolo

L’approccio combinato mira a sfruttare la relazione intrinseca tra ML e calcolo.

L’allenamento non si concentra solo sull’aumento della capacità di storage della ML, ma anche sull’applicazione di tale capacità in un contesto matematico significativo.

Questo tipo di intervento si basa sull’ipotesi che l’allenamento specifico per dominio, che richiede l’uso della ML in compiti di calcolo, possa non solo migliorare le abilità matematiche, ma anche favorire un più robusto e rilevante trasferimento degli effetti sul funzionamento cognitivo generale.

In sostanza, l’allenamento diventa funzionale all’obiettivo didattico, rendendo l’esercizio di ML più contestualizzato.

Lo studio di Sánchez-Pérez e colleghi: un approccio vincente

Un esempio significativo di questo approccio combinato è lo studio di Sánchez-Pérez et al. (2018).

I ricercatori hanno implementato un training computerizzato che integrava l’allenamento in matematica con esercizi specifici per la memoria di lavoro in bambini della scuola primaria.

I risultati hanno mostrato che questo tipo di intervento combinato era efficace nel migliorare non solo le abilità matematiche e le funzioni esecutive (come l’inibizione e la pianificazione), ma anche il rendimento scolastico complessivo (valutato tramite voti).

Questo suggerisce che l’integrazione dell’allenamento della ML con il contenuto accademico specifico può superare i limiti riscontrati nell’allenamento puro della ML, dimostrando un trasferimento a lungo termine e una generalizzazione a compiti scolastici complessi.

Conclusioni

Le meta-analisi di Melby-Lervåg & Hulme (2013) e Sala & Gobet (2017) hanno sollevato dubbi sull’efficacia dell’allenamento della memoria di lavoro come intervento isolato per il miglioramento cognitivo generalizzato e delle performance scolastiche.

Tuttavia, il lavoro di Sánchez-Pérez et al. (2018) evidenzia che l’approccio vincente risiede probabilmente nel potenziamento combinato.

Allenare la memoria di lavoro all’interno di un contesto di apprendimento matematico specifico produce un impatto significativo e misurabile sulle abilità di calcolo, sulle funzioni esecutive correlate e sul successo accademico generale.

Pertanto, i programmi di intervento dovrebbero orientarsi verso modelli integrati che colleghino esplicitamente l’allenamento delle abilità cognitive di base alle competenze specifiche del curriculum, massimizzando il potenziale di trasferimento ecologico dei benefici.

Bibliografia

Melby-Lervåg, M., & Hulme, C. (2013). Is working memory training effective? A meta-analytic review. Developmental psychology, 49(2), 270.

Sala, G., & Gobet, F. (2017). Working memory training in typically developing children: A meta-analysis of the available evidence. Developmental Psychology, 53(4), 671.

Sánchez-Pérez, N., Castillo, A., López-López, J. A., Pina, V., Puga, J. L., Campoy, G., … & Fuentes, L. J. (2018). Computer-Based Training in Math and Working Memory Improves Cognitive Skills and Academic Achievement in Primary School Children: Behavioral Results. Frontiers in psychology, 8, 2327.

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