1
George Argota-Pérez *
doi:10.24039/rtb20211921176
UNMARKING THE CATALOGED BRAIN IMAGE PATTERN TO UNLEARN FROM A
PHILOSOPHICAL CONCEPTUALIZATION
DESMARCAJE DEL PATRÓN CATALOGADO DE IMAGEN CEREBRAL PARA DESAPREHENDER
DESDE UNA CONCEPTUALIZACIÓN FILOSÓFICA
The Biologist
(Lima)
The Biologist (Lima), 2021, vol. 19 (2), 253-260.
ORIGINAL ARTICLE / ARTÍCULO ORIGINAL
The Biologist (Lima)
ISSN Versión Impresa 1816-0719
ISSN Versión en linea 1994-9073 ISSN Versión CD ROM 1994-9081
253
1Centro de Investigaciones Avanzadas y Formación Superior en Educación, Salud y Medio Ambiente ¨AMTAWI¨. Puno,
Perú. george.argota@gmail.com
*Corresponding author: george.argota@gmail.com
George Argota-Pérez: https://orcid.org/0000-0003-2560-6749
D
The aim of the study was to analyze the unmarking of the cataloged pattern of brain image of unlearning
from a philosophical conceptualization. From July 2020 to June 2021 the study was carried out at the
National University ¨San Luis Gonzaga¨, Ica, Peru. After giving 15 training workshops and 5 postgraduate
courses for research training, four university teachers were randomly selected in which two levels of
st nd
intellectual function were considered (1 : memory and 2 : learning), but only the intellectual learning
function was measured using five practical criteria of conceptual evaluation (conceptual framework of
apprehension, conceptual operationalization, recognition of conceptual image, conceptual application
and conceptual imprecision). Through an example that consisted of the quantitative technique of
measurement by psycho-labor test of pencil and paper, the evaluation of the level of intellectual learning
function was carried out. Through the philosophical conceptualizations: transformation, change and
movement, the analysis of the cataloged pattern of brain image was made to unlearn where it was limited,
since the conceptual operationalization was low and implied a deficient conceptual image recognition,
incorrect conceptual application and conceptual imprecision. Subsequently, repetitive tests were applied
with questions and answers from the philosophical conceptualizations and that were shown to be
illustrative where it was contributed to the demarcation of the cataloged pattern of brain image for
unlearning.
ABSTRACT
Keywords: brain function – image construction – learning – memory – neural connectivity
El aprehender un conocimiento, es una secuencia
de procedimientos interactivos donde se produce
un reflejo en el sujeto ante la observación objeto,
proceso o fenómeno, cuya base motora de
discriminación (específica y general) está en los
circuitos neuronales (Juhasz et al., 2019; Janacsek
et al., 2020), y la neuroimagen que se crea
dependerá de la arquitectura cerebral en cada
individuo y su asociación con el rendimiento que
genera la secuenciación (Sugata et al., 2020).
El cerebro es una red compleja de conectividad
funcional que opera con propiedades topológicas
de manera estacionaria o estática (Hutchison et al.,
2013; Bastos & Schoffelen, 2016), de forma
dinámica (Allen et al., 2018; González &
Bandettini, 2018). Ante la información del entorno,
se produce una respuesta por parte del cerebro, y
éste aprende a sí mismo mediante dinámicas de
intercambios (Pinsker et al., 1970; Castellucci &
Kandel, 1976), siendo dependiente del tiempo y
neuromoduladores (He et al., 2015; Brzosko et al.,
2017), aunque se requiere una información
interconectada para que cualquier corrección,
resulte eficiente en el proceso de aprendizaje
(Babadi & Sompolinsky; 2014; Kumar et al., 2017;
Raman et al., 2019). Aunque, la actividad cerebral
254
INTRODUCCIÓN es predictiva del éxito en el aprendizaje futuro
(Kajiura et al., 2021), las emociones son factores
influyentes (Farhoudi & Setayeshi, 2020), pero en
ocasiones la predisposición a no aprehender, crea la
¨red de miedo¨ por cuanto, la respuesta de
inseguridad se manifiesta ante cualquier estímulo
temeroso y condicionado (Picó et al., 2019;
Ressler, 2020) como puede ser: una información
analítica más favorable con base metodológica y
donde se desea construir, nueva generación de
datos, pero la imagen cerebral de conocimientos
que se crea pudiera ser falsa siendo una razón
preocupante cuando la propia imagen permanece
estática. Es por ello, que la búsqueda selectiva de
conceptualizaciones resulta un desafío para la
eliminación de todo lo que resulta impreciso.
El objetivo del estudio fue analizar el desmarcaje
del patrón catalogado de imagen cerebral para
desaprehender desde una conceptualización
filosófica.
El estudio se realizó en la Universidad Nacional
¨San Luis Gonzaga¨, Ica, Perú, desde julio de 2020
hasta junio de 2021. Después de impartirse 15
talleres de capacitación (anexo 1) y cinco cursos de
The Biologist (Lima). Vol. 19, Nº2, jul - dic 2021
MATERIALES Y MÉTODOS
Argota-Pérezet al.
El objetivo del estudio fue analizar el desmarcaje del patrón catalogado de imagen cerebral para
desaprehender desde una conceptualización filosófica. Desde julio de 2020 hasta junio de 2021 se realizó
el estudio en la Universidad Nacional ¨San Luis Gonzaga¨, Ica, Perú. Después de impartirse 15 talleres de
capacitación y cinco cursos de posgrados para la formación investigativa, cuatro docentes universitarios
ro
fueron seleccionados de manera aleatoria donde se consideró, dos niveles de función intelectual (1 :
do
memoria y, 2 : aprendizaje), pero solo se midió la función intelectual de aprendizaje mediante cinco
criterios prácticos de evaluación conceptual (marco conceptual de aprehensión, operacionalización
conceptual, reconocimiento de imagen conceptual, aplicación conceptual e imprecisión conceptual). A
través, de un ejemplo que consistió desde la técnica cuantitativa de medición por prueba psico-laboral de
lápiz y papel se realizó la evaluación del nivel de función intelectual de aprendizaje. Mediante las
conceptualizaciones filosóficas: transformación, cambio y movimiento se hizo, el análisis del patrón
catalogado de imagen cerebral para desaprehender donde fue limitado, pues la operacionalización
conceptual resultó baja e implicó, un reconocimiento de imagen conceptual deficiente, incorrecta
aplicación conceptual e imprecisión conceptual. Posteriormente, se aplicó ensayos repetitivos con
preguntas y respuestas desde las conceptualizaciones filosóficas y que mostraron ser, ilustrativas donde se
contribuyó al desmarcaje del patrón catalogado de imagen cerebral para el desaprehender.
RESUMEN
Palabras clave: aprendizaje – conectividad neuronal – construcción de imagen – función cerebral – memoria
posgrados (anexo 2) para la formación
investigativa, cuatro docentes universitarios
fueron seleccionados de manera aleatoria donde se
ro
consideró, dos niveles de función intelectual (1 :
do
memoria y, 2 : aprendizaje), pero solo se midió la
función intelectual de aprendizaje mediante cinco
255
ro
criterios prácticos de evaluación conceptual: 1 )
d o
marco conceptual de aprehensión, 2 )
r o
o p e r a c i o n a l i z a c i ó n c o n c e p t u a l , 3 )
to
reconocimiento de imagen conceptual, 4 ),
to
aplicación conceptual y, 5 ) imprecisión
conceptual (Tabla 1).
The Biologist (Lima). Vol. 19, Nº2, jul - dic 2021
Tabla 1. Criterios prácticos de evaluación conceptual / nivel de respuestas.
Criterios prácticos
de evaluación
conceptual
I II III IV
A
B
A
B
A
B
A
B
Marco conceptual
de aprehensión
Operacionalización
conceptual
Reconocimiento de
imagen conceptual
Aplicación
conceptual
Imprecisión
conceptual
A = función intelectual de memoria, B = función intelectual de aprendizaje
A través, de un ejemplo y que consistió desde la
técnica cuantitativa de medición por prueba psico-
laboral de lápiz y papel se realizó, la evaluación del
nivel de función intelectual de aprendizaje:
- Si existe un efecto observable y se determinó
su causa, porqué se reconoce como significativo el
valor de p, si hubo diferencias teóricas
conceptuales, pero análisis similares.
Se registró con una X, la respuesta acorde para cada
criterio práctico de evaluación conceptual y se
ponderó con una calificación de cinco puntos. En
caso contrario, la puntuación fue cero. Si existe un
registro con la X sobre el criterio práctico de
evaluación conceptual por imprecisión conceptual,
entonces el análisis del patrón catalogado de
imagen cerebral para desaprehender se desarrolló
m e d i a n t e l a h e r m e n é u t i c a d e l a s
conceptualizaciones filosóficas según, la
transformación, cambio y el movimiento.
- Transformación: trasmutación o distinción
de alguna cosa nueva en un espacio y tiempo con
referencia a otra cosa.
- Cambio: reemplazo de alguna cosa en un
espacio y tiempo con referencia a otra cosa.
- Movimiento: posición de alguna cosa en un
espacio y tiempo con referencia a otra cosa.
L u e g o , d e l a i n t e r p r e t a c i ó n e n l a s
conceptualizaciones filosóficas se aplicó, la prueba
psico-laboral de ejecución para la comprobación
del nuevo patrón catalogado de imagen cerebral
considerándose lo siguiente:
- Si existe un perro que detecta huellas y se
desea capturar al individuo que cometió el delito,
entonces el perro que representa: método, técnica o
instrumento (Figura 1).
Figura 1. Representación interpretativa del perro como estructura metodológica.
Cataloged brain image pattern
Con el programa Statgraphisc Centurión v.18 se
realizó, la comparación de diferencia de media
para el nivel de función intelectual considerándose
significativos los resultados al ser p < 0,05.
Aspectos éticos: El estudio para el análisis y la
ro
comunicación de los resultados consideraron: 1 ),
la explicación de los objetivos del estudio y su
presentación una vez publicado el manuscrito
do
científico y; 2 ), excluir, toda posibilidad de
manipulación en el tratamiento de los datos que
desoriente a la información y no contribuya al
objetivo propuesto.
Se muestra la puntuación de los docentes
universitarios según el nivel de respuesta para cada
criterio práctico de evaluación conceptual, según
la interpretación del ejemplo que se basó en la
256
RESULTADOS
técnica cuantitativa de medición por prueba psico-
laboral de lápiz y papel donde existió, un patrón
catalogado de imagen cerebral limitado, pues la
operacionalización conceptual fue baja e implicó,
un reconocimiento de imagen conceptual
deficiente, incorrecta aplicación conceptual y
finalmente, imprecisión conceptual desde el marco
conceptual que tuvieron los docentes
u n i v e r s i t a r i o s . N o h u b o d i f e r e n c i a s
estadísticamente significativas (F = 0,22; p = 0,87)
para la función intelectual de aprendizaje entre los
docentes universitarios (Tabla 2).
Ante la dificultad interpretativa se indicó el
desglose para su análisis en tres segmentos:
ro
- 1 ) si existe un efecto observable y se
determinó su causa.
do
- 2 ) porqué se reconoce como significativo el
valor de p.
ro
- 3 ) si hubo diferencias teóricas conceptuales,
pero análisis similares.
Tabla 2. Puntuación de los docentes universitarios según el nivel de función intelectual ante criterios prácticos de
evaluación conceptual.
Criterios prácticos
de evaluación
I II III IV
A
B
A
B
A
B
A
B
Marco conceptual
X
X
X X
Operacionalización
conceptual
X
Reconocimiento de
imagen conceptual
X
Aplicación
conceptual
X
X X X
Imprecisión
conceptual
X
X
X
X
A = función intelectual de memoria, B = función intelectual de aprendizaje
No se asocia la información conceptual con el
ejemplo que se desarrolla, pues debe recordarse
que, si existe un efecto observable, entonces es q
(variable dependiente) y su causa, es p (variable
independiente). Asimismo, si p se reconoce como
explicativa, entonces indica que p y q son las
variables significativas dentro del sistema y a
pesar, que existió diferencias teóricas y es lo que
siempre se espera, pero no quiere decir, que sea
desacertado el reconocimiento conceptual, lo cual
hace que su análisis sea similar.
Dado los resultados de tal imprecisión conceptual
en los docentes universitarios se realizó, manera
intensional y forzada el desmarcaje del patrón
catalogado de imagen cerebral para desaprehender,
a través de ensayos repetitivos con preguntas y
respuestas desde una conceptualización filosófica
ilustrativas y que se refirió al cambio, movimiento
y la transformación (Figura 2).
The Biologist (Lima). Vol. 19, Nº2, jul - dic 2021
Argota-Pérezet al.
A partir, de las conceptualizaciones filosóficas se
corrigió en cada interpretación de los docentes
universitarios, las descripciones que significaron
dispersión con respecto a las conceptualizaciones
metodológicas sobre, qué es método, técnica e
instrumento.
Se indicó, primeramente que podría comprenderse
como método, técnica e instrumento y luego, desde
la prueba psico-laboral de ejecución se preguntó
¿qué representa el perro? donde los resultados se
257
muestran en la Tabla 3.
- Método: sistema de pensamiento que orienta
la acción de manera sistemática, organizada y
planificada.
- Técnica: secuenciación procedimental, de
reglas y/o protocolos, así como la utilización de
recursos para arribar a un resultado.
- Instrumento: mecanismo de recolección de
datos y registro de información donde se representa
de manera verdadera un concepto.
Estímulo exterior Transformación Cambio Movimiento
Figura 2. Conceptualizaciones filosóficas.
Tabla 3. Respuesta de los docentes universitarios ante la representación del perro según la conceptualización
metodológica.
Conceptualización
metodológica
I
II III IV
Método
X
X
Técnica
X X
Instrumento
Se observó que el perro, no se consideró como
instrumento y desde una probable hermenéutica
hacia la hipótesis alterna de la Hi (si existe
entrenamiento canino, entonces se mide la
detección de huellas), luego se mejoró los
resultados del marcaje sobre el patrón catalogado
de imagen cerebral al menos, en tres de los cuatro
docentes universitarios (Tabla 4).
Tabla 4. Revaloración del patrón catalogado de imagen cerebral en los docentes universitarios ante la
conceptualización filosófica.
Conceptualización
metodológica
I
II III IV
Método
Técnica X
Instrumento
X
X X
El docente universitario que no reconoció al perro
como instrumento de medición, representó un
coeficiente de variación del 66,67%, pero lo
trascendental fue la ausencia de un patrón
catalogado de imagen cerebral y que refiere a la
conceptualización mental de la hipótesis, pues
pudo ser, el factor principal en mantener su
decisión.
The Biologist (Lima). Vol. 19, Nº2, jul - dic 2021
Cataloged brain image pattern
El acto de aprehensión entre un estímulo externo y
el patrón cerebral que se genera (Poldrack & Farah,
2015), representa un mapa de registro (Roelfsema
et al., 2018), donde significa que el cerebro
constantemente recodifique informaciones y
cuánto mayor sea la frecuencia de interacción con
un estímulo semejante, menor o más demorado
podría descodificarse parte de alguna información;
y quizás se interprete, que el patrón catalogado de
imagen cerebral, no se pierda al menos durante un
tiempo relativamente corto. En este estudio, el
aprendizaje interpretativo desde los criterios
prácticos de evaluación que se presentan en la
Tabla 2, muestra que hubo dificultad en el
desaprehender y para que la misma pueda lograrse,
se necesita una nueva asociación de
reconocimiento como pudo ser, la ilustración
conceptual. Recomendarse lecturas es de beneficio
en el aprendizaje, pero se ha descrito que la lectura
por ser compleja, implica nuevos patrones
catalogados de imagen cerebral (Zhou et al.,
2021), por tanto, en este estudio se determinó para
desaprehender, el uso de un montaje de imagen con
base en la conceptualización filosófica sobre la
transformación, cambio y el movimiento.
Finalmente, surgen algunas preguntas desde el
presente estudio:
- ¿El desaprehender es una habilidad a
desarrollarse durante el proceso de maduración del
cerebro?
- ¿Las interconexiones neuronales que
facilitan el aprendizaje no desmarcan el patrón
catalogado de imagen cerebral?
- ¿La comparación es un método teórico
cuantitativo de discriminación, entonces el
desaprehender de patrones catalogados de imagen
cerebral es aparente?
La principal limitación del estudio fue la selección
de una muestra reducida de docentes universitarios
y su probable comparación con otros docentes que
no recibieron los talleres y los cursos de
capacitación para que se valore, el patrón
catalogado de respuesta.
Se concluye, que el desaprehender es un
mecanismo demorado, pues una vez que se crea un
patrón catalogado de imagen cerebral tiene que
258
DISCUSIÓN facilitarse códigos de informaciones sustitutas y
para reemplazarse las informaciones marcadas,
puede realizarse mediante las conceptualizaciones
filosóficas sobre la transformación, cambio y el
movimiento, pero de manera ilustrativa.
A los docentes de la Universidad Nacional ¨San
Luis Gonzaga¨, Ica-Perú quienes permiten desde
los objetivos de las capacitaciones sistemáticas que
los resultados se comuniquen con la comunidad
científica.
AGRADECIMIENTOS
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Allen, E.; Damaraju, E.; Eichele, T.; Wu, L. &
Calhoun, V.D. 2018. EEG signatures of
dynamic functional network connectivity
states. Brain Topography, 31: 101-116.
Babadi, B. & Sompolinsky, H. 2014. Sparseness
and expansion in sensory representations.
Neuron, 83: 1213-1226.
Bastos, A.M. & Schoffelen, J.M. 2016. A tutorial
review of functional connectivity analysis
methods and their interpretational pitfalls.
Frontiers in Systems Neuroscience, 9: 175.
Brzosko, Z.; Zannone, S.; Schultz, W.; Clopath, C.
& P a u l s e n , O . 2 0 1 7 . S e q u e n t i a l
neuromodulation of Hebbian plasticity
offers mechanism for effective reward-
based navigation. Learning, 39: 40.
Castellucci, V. & Kandel, E.R. 1976. Presynaptic
facilitation as a mechanism for behavioral
sensitization in Aplysia. Science, 194: 1176-
1178.
Farhoudi, Z. & Setayeshi, S. 2020. Fusion of
features with mixture of brain emotional
learning for audio-visual emotion
recognition. Speech Communication, 127:
93-103.
Gonzalez, C.J. & Bandettini, P.A. 2018. Task-
based dynamic functional connectivity:
recent findings and open questions.
Neuroimage, 180: 526-533.
He, K.; Huertas, M.; Hong, S.Z.; Tie, X.X.; Hell,
The Biologist (Lima). Vol. 19, Nº2, jul - dic 2021
Argota-Pérezet al.
J.W.; Shouval, H.A. & Kirkwood, A. 2015.
Distinct eligibility traces for LTP and LTD
in cortical synapses. Neuron, 88: 528-538.
Hutchison, R.M.; Womelsdorf, T.; Allen, E.A.;
Bandettini, P.A.; Calhoun, V.D.; Corbetta,
M.; Della, P.S.; Duyn, J.H.; Glover, G.H. &
Gonzalez, C.J. 2013. Dynamic functional
connectivity: promise, issues, and
interpretations. Neuroimage, 80: 360-378.
Janacsek, K.; Shattuck, K.F.; Tagarelli, K.M.;
Lum, J.A.G.; Turkeltaub, P.E. & Ullman,
M.T. 2020. Sequence learning in the human
brain: a functional neuroanatomical meta-
analysis of serial reaction time studies.
Neuroimage, 207: 1-41.
Juhasz, D.; Nemeth, D. & Janacsek, K. 2019. Is
there more room to improve? The lifespan
trajectory of procedural learning and its
relationship to the between- and within-
group differences in average response
times. PLOS ONE, 14: 1-20.
Kajiura, M.; Jeong, H.; Kawata, N.Y.S.; Shaoyun,
Y.; Kinoshita, Y.; Kawashima, R. &
Sugiura. M. 2021. Brain activity predicts
future learning success in intensive second
language listening training. Brain and
Language, 212: 1-12.
Kumar, A.L.; Harris, K.D.; Axel, R.; Sompolinsky,
H. & Abbott, L.F. 2017. Optimal degrees of
synaptic connectivity. Neuron, 93: 1153-
1164.
Picó, P.M.; Alemany, N.M.; Dunsmoor, J.E.;
Radua, J.; Albajes, E.A.; Vervliet, B.;
Cardoner, N.; Benet, O.; Harrison, B.J.;
Soriano, M.C. & Fullana, M.A. 2019.
Common and distinct neural correlates of
fear extinction and cognitive reappraisal: a
m e t a - a n a l y s i s o f f M R I s t u d i e s .
Neuroscience & Biobehavioral Reviews,
104: 102-115.
Pinsker, H.; Kupfermann, I.; Castellucci, V. &
Kandel, E.R. 1970. Habituation and
dishabituation of the GM-Withdrawal
reflex in Aplysia. Science, 167: 1740-1742.
Poldrack, R.A. & Farah, M.J. 2015. Progress and
challenges in probing the human brain.
Nature, 526: 371-379.
Raman, D.V.; Rotondo, A.P. & O'Leary, T.S. 2019.
Fun damental bou nds on learning
performance in neural circuits. Proceedings
of the National Academy of Sciences, 116:
10537-10546.
259
Ressler, K.J. 2020. Translating across circuits and
genetics toward progress in fear- and
anxiety-related disorders. American Journal
of Psychiatry, 177: 214-222.
Roelfsema, P.R.; Denys, D. & Klink, P.C. 2018.
Mind reading and writing: the future of
neurotechnology. Trends in Cognitive
Sciences, 22: 598-610.
Sugata, H.; Yagi, K.; Yazawa, S.; Nagase, Y.;
Tsuruta, K.; Ikeda, T.; Nojima, I.; Hara, M.;
Matsushita, K.; Kawakami, K. &
Kawakami, K. 2020. Role of beta-band
resting-state functional connectivity as a
predictor of motor learning ability.
Neuroimage, 210: 1-9.
Zhou, W.; Cui, X.; Shi, B.; Su, M. & Cao, M. 2021.
The development of brain functional
connectome during text Reading.
Developmental Cognitive Neuroscience,
48: 1-9.
The Biologist (Lima). Vol. 19, Nº2, jul - dic 2021
Cataloged brain image pattern
Received June 16, 2021.
Accepted July 31, 2021.
Anexo 1. Talleres de capacitación
1. Saberes y competencias del seminario y el
taller en la docencia universitaria.
2. Certificación, validación y acreditación
an a l í t i ca d e l a bo r a t o ri o s e n la
universidad.
3. Economía del conocimiento desde la
prospectiva universitaria.
4. Ética profesional en la docencia e
investigación universitaria.
5. Biomarcadores, salud ocupacional y
diseño biomédico de estudio.
6. Procesos, metrología e indicadores en el
sistema de gestión de la calidad.
7. Fundamentos epistemológicos de los
conocimientos políticos y formas del
pensamiento en la universidad.
8. Tipos de textos científicos y tratamiento
bibliográfico de datos; sistema APA vs
Vancouver.
9. Dialéctica estructural de la formulación
científica.
10. Formación y proceso en el arbitraje de
procesos científicos.
11. Estrategia política de la tecnociencia en la
universidad.
12. Evidencia científica en la investigación
universitaria.
13. Resultados científicos mediante la gestión
de proyectos en la universidad.
14. Universidad y teoría del aprendizaje.
15. Patrones dialógicos y estrategias en el
licenciamiento de la universidad.
260
Anexo 2. Cursos de posgrados
1. Prácticas de Filosofía para profesionales
de la ciencia.
2. Consultoría científica en propiedad
intelectual de la innovación tecnológica.
3. Observación y redacción del problema de
investigación vs problema científica.
4. Visibilidad universitaria, riesgo de la
actividad científica y capital intelectual.
5. Redacción científica y construcción
gráfica de datos.
The Biologist (Lima). Vol. 19, Nº2, jul - dic 2021
Argota-Pérezet al.
