Cuando se estudia un fenómeno geográfico, como por ejemplo el karst que utilizaré para esta reflexión, existen tres tipos de aprendizaje que muchas veces no usamos de manera conscientemente y eso nos lleva a tener inseguridades con nuestros resultados.
Comenzaremos por definir
los siguientes conceptos sobre los tipos de aprendizaje:
Aprendizaje deductivo. La
deducción es un tipo de aprendizaje mediante el cual se llega a conclusiones
particulares haciendo uso de razonamientos o inferencias basados en
observaciones (pocos datos) y en un conocimiento previo (ciencia).
El aprendizaje abductivo.
Silogismo (razonamiento deductivo donde hay relación entre premisas), que
consta de dos premisas, una mayor evidente, concreta, comprobable y una menor
menos evidente pero probable, a partir de las cuales se llega a una conclusión.
En ciencia este tipo de razonamiento se utiliza cuando se comienza a entender
un fenómeno, cuando hay pocos datos y observaciones, pero algo de conocimiento
previo.
El aprendizaje inductivo.
Literalmente "guiar hacia el interior". Es una forma de aprendizaje a
partir de los datos, un razonamiento lógico capaz de obtener conclusiones
generales (ciencia) a partir de casos particulares (datos).
Cuando hablamos de los
territorios kársticos de la península de Yucatán traemos a las discusiones los
estadios de desarrollo, reciente, juvenil y maduro. El uso de estos estadios ha
venido a menos en el mundo, pero para el karst de Yucatán funcionan muy bien,
debido a los tiempos de exposición de las plataformas calcáreas al
intemperismo, claro que en relación con las glaciaciones recientes (la
formación del hielo en el polo tiene como consecuencia más plataforma calcárea
a nivel de la superficie terrestre), hablando en tiempos geológicos.
Sin embargo, cuando
tenemos escaso conocimiento previo, pero hacemos observaciones del karst
reciente también podemos hacer razonamiento deductivo, pero ahora de tipo
abductivo. Por ejemplo, en las planicies del karst reciente dominan las
dolinas, sobre las uvalas y poljes. Por lo tanto, deducimos que si estamos ante
un polje entonces es muy probable que no estemos sobre una planicie del karst
reciente. Otro ejemplo sería que, si
observamos las dolinas grandes y profundas, con el espejo de agua a más de 30
m, es muy probable que no estemos sobre una planicie del karst reciente. No
estamos seguros pero el razonamiento si es el más probable. Por otro lado, en
este caso de escasas observaciones lo importante es conocer las propiedades de
la dolina, superficie, profundidad volumen, forma para su uso, ya se
agropecuario, turístico o de otro tipo, sin pretender llegar a más.
Por el contrario, en el
caso del aprendizaje inductivo, pasamos de un gran volumen de datos sobre las
dolinas a la identificación de patrones, con lo cual ahora podemos clasificar
(tamaños, formas, volúmenes) y realizar hipótesis sobre su origen (colapso,
disolución, natural, inducido). Con una gran cantidad de datos es posible hacer uso de la técnicas de análisis de datos del tipo de "aprendizaje autimático" para darle soporte formal a las nuevas hipótesis.
Así estimados colegas que
estudian la superficie de la tierra ya sea en geología o en geografía, sean
conscientes de los tipos de aprendizaje y sus alcances.
Si les gusto recomienden
el blog y los invito a conocer el museo virtual de geografía de suelos de
México y la página de la Asociación Mexicana sobre Estudios del Karst
(AMEK).
