formación de habilidades metacognitivas
Para el presente artículose utiliza un modelo epistemológico (Khalifa, 2017) que proporciona
definiciones abiertas de conocimiento y explicación para contrastar la versión científica de estos
conceptos con la versión filosófica —conocimiento específicamente científico con conocimiento
específicamente filosófico—. A través del contraste se obtienen las particularidades de la
explicación en ambas disciplinas, así como los tipos de pregunta que buscan responder —
cerradas o abiertas— y los recursos que utilizan para hacerlo —empíricos o conceptuales—.
Basado en esto, el argumento central concluye que hay fuertes razones para asumir que la
filosofía facilita la enseñanza de habilidades cognitivas y metacognitivas que la enseñanza de la
ciencia no cubre, y que son igual de relevantes que las que sí cubre. Además, se evidencia la falta
de estudios cuantitativos para respaldar esta conclusión y la importancia de que se efectúen en
adelante.
Palabras clave: Conocimiento; explicación; ciencia; filosofía; habilidades metacognitivas;
habilidades cognitivas.
RESUMEN
ABSTRACT
The article utilizes an epistemological framework (Khalifa, 2017) which facilitates loose definitions
of the concepts of knowledge and explanation to contrast their scientific version with the
philosophical one —specifically scientific knowledge with specifically philosophical knowledge—.
Through this contrast, the particularities of explanation in each of these disciplines is revealed, as
well as the kinds of questions that they aim to answer —open or closed— and the resources they
use to do so —empirical or conceptual—. Based on the former, the main argument of this paper
concludes that there are strong reasons to assume that the teaching of philosophy in itself
promotes the teaching of cognitive and metacognitive skills that are not covered by the teaching
of science, and that they are as relevant as the ones that it does cover. Furthermore, it is shown
that there is a clear lack of quantitative studies to back this conclusion, and that it is important to
fill this academic void moving forward
Keywords: Knowledge; explanation; science; philosophy; metacognitive skills; cognitive
skills.
Scientific and Philosophical explanations:
learning metacognitive skills
EXPLICACIÓN CIENTÍFICA Y EXPLICACIÓN FILOSÓFICA:
1
ISSN 1659-331
Revista Estudios, 2023
| Febrero 2023
La Revista Estudios es editada por laUniversidad de Costa Ricayse distribuye bajo
unaLicencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Internacional.
Recibido:
Aceptado:
24 de enero del 2023
20 de febrero del 2023
Dossier: Filosofía y Educación: desafíos y
nuevas miradas para el siglo XXI
Sergio Martén Saborío
Universidad de Costa Rica
Golfito, Puntarenas, Costa Rica
sergio.marten@ucr.ac.cr
https://orcid.org/0000-0003-2627-5486
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Dossier: Filosoa y Educación: desaos y nuevas miradas para el siglo XXI
Introducción
La enseñanza de la ciencia, tanto en educación primaria y secundaria como
en la educación superior, no solo es una tarea relevante por el contenido mismo
que entraña. Más bien podría discutirse que un aspecto de mayor o igual
relevancia son las habilidades metacognitivas que produce —asumiendo un
modelo pedagógico adecuado— (Gilbert, 2005; Holbrook y Rannikmae, 2007;
Zohar y Barzilai, 2013). El caso de la filosofía es similar: las habilidades de
pensamiento, expresión y resolución de problemas que permite desarrollar,
comparte lugar entre los objetivos generales con el contenido mismo de lo
enseñado (Norris, 2015; Stokes, 2012).
No obstante, estas disciplinas difieren en la cantidad de estudios
experimentales que se producen para determinar su efectividad en habilidades
metacognitivas. Mientras que la enseñanza de la ciencia tiene suficientes estudios
como para propiciar publicaciones de metaanálisis (Zohar y Barzilai, 2013), la
enseñanza de la filosofía cuenta con una cantidad limitada de estudios, de los
cuales la mayoría está centrada únicamente en la llamada “filosofía para niños”
(García-Moriyón et al., 2005; Yan et al., 2018). Lo anterior deja ver un vacío en la
literatura sobre la eficacia de la filosofía como disciplina para el desarrollo de
habilidades cognitivas y metacognitivas que acompañen el contenido impartido,
especialmente al nivel de educación secundaria y superior.
En lo siguiente se desarrollará un argumento en favor de la importancia de
un estudio más detallado de la filosofía como disciplina en el proceso de
educación intermedia y superior debido a las habilidades metacognitivas y de
resolución crítica de problemas que le son fundamentales y que son distintas de
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las que producen otras disciplinas. Con este fin, se dividirá el texto en cuatro
secciones. La primera estará dedicada a hacer un análisis de los conceptos de
conocimiento y explicación a partir de un modelo epistemológico particular
(Khalifa, 2017). La segunda insertará a la ciencia dentro del modelo para
determinar lo que es propio del conocimiento científico. La tercera sección
capturará lo particular del concepto de conocimiento filosófico y explicación
filosófica, de modo que se pueda vislumbrar lo que los diferencia de su variante
científica. La cuarta y última sección se basará sobre los resultados del modelo
anterior para concluir la importancia teórica de incluir a la filosofía en el currículo
tanto de la educación intermedia como la superior, la cual deberá ser confirmada
posteriormente con estudios experimentales o basados en datos que, en la
actualidad, no existen.
1. El conocimiento y la explicación: un modelo epistemológico
Los modelos teóricos se pueden definir como un ejemplo hipotético de algo
—un sistema—, donde lo hipotético significa que es una descripción de un tipo de
caso, no de una instancia de ese caso (Williamson, 2017). Estos ejemplos
hipotéticos son valiosos en tanto que eliminan una gran cantidad del ruido que se
presenta en las instancias en que se dan esos casos (los fenómenos mismos que
se modelan), lo cual hace más fácil su exploración y realizar inferencias partiendo
de su descripción. Por ejemplo, un modelo de circuito eléctrico es un circuito
eléctrico hipotético en el que se abstrae lo fundamental para su funcionamiento.
Por ejemplo, no interesa el país en el que se encuentra el circuito, ni la hora del
día a la que se da el proceso. Este tipo de datos, mientras que pueden ser
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relevantes en casos específicos —instancias—, no lo son para el circuito como
abstracción, y por ello se denominan “ruido”. Las resistencias, el material
conductor y otros elementos de este tipo sí son fundamentales para el
funcionamiento de cualquier circuito —tipo—. Mientras que en la ciencia la
práctica de la modelación ha sido utilizada de manera beneficiosa por mucho
tiempo, en la filosofía solo hasta recientemente se ha vislumbrado de manera
explícita su potencial (Williamson, 2017).
A continuación, no se ofrecerá una definición absoluta de conocimiento ni
de explicación, sino un modelo que satisfaga la posibilidad de teorizar
adecuadamente sobre estos conceptos. La epistemología es, después de todo, un
área que se podría beneficiar mucho de la construcción de modelos: si bien no hay
un claro acuerdo sobre la definición del concepto de conocimiento —se ha
debatido al respecto durante buena parte de un siglo sin llegar a consenso—, si se
recurre a los modelos no es necesario que lo haya para poder extraer
conclusiones relevantes y (aproximadamente) verdaderas.
La definición del concepto de conocimiento, que permanece en constante
debate y actualización, es una de las tareas centrales de la epistemología. Por
este motivo, es imposible dar una definición que esté libre a cabalidad de
escepticismo y potenciales problematizaciones. De hecho, ni siquiera hay acuerdo
sobre si es posible del todo definir el concepto o no (Williamson, 2011). Sin
embargo, es posible justificar el uso heurístico de una definición en particular
siempre y cuando sea razonable y funcione dentro de un modelo específico del
sistema. Para explicar por qué esto es el caso, es necesario exponer en primer
lugar y de forma sumaria el método de los niveles de abstracción (Floridi, 2008).
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El método de los niveles de abstracción permite comprender las
perspectivas específicas desde las que se construye una teoría. Aquello sobre lo
que se hacen afirmaciones es un sistema. Para hacer afirmaciones sobre ese
sistema, se construye un modelo, que es una versión simplificada de aquel, la cual
considera únicamente los elementos que son relevantes para la finalidad con la
que se esté utilizando. Esa finalidad es justamente lo que hace necesario definir
los niveles de abstracción en los que se posiciona quien hace la afirmación. De
esto no se desprende necesariamente que exista tal cosa como una jerarquía de
los niveles de abstracción, sino que simplemente hay diferentes finalidades que
interactúan de maneras diferentes con el modelo (Floridi, 2008). Por ejemplo, si se
quiere investigar la particularidad del conocimiento científico en un sentido
puramente epistémico (el sistema) se puede hacer un modelo que deje de lado
cuestiones éticas y políticas, que solo incluya lo estrictamente epistémico —como
se hará posteriormente en este texto—. Ese es el nivel de abstracción en que se
ubica una investigación de tal naturaleza. Pero las afirmaciones que yo haga
desde ese nivel de abstracción no necesariamente funcionarán en un nivel de
abstracción distinto: una definición de conocimiento científico podría oponerse en
alguna medida a principios democráticos o éticos, por lo que, al tomarlos en
cuenta como constreñimientos, aquella podría verse modificada.
Comprendido así, el método de los niveles de abstracción tiene como
consecuencia la incredibilidad de una afirmación que se haga sin una finalidad y
sin un modelo específico sobre el cual se basa. Cabe aclarar, además, que no es
consecuencia de este método un relativismo general: los modelos se construyen
sobre la base de un sistema, y deben responder a este. Al mismo tiempo, aquello
que se concluya de un modelo, debe ir acorde a la finalidad específica por la que
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existe: la finalidad y el sistema (el éxito interactivo entre modelo y sistema) son los
factores que constriñen este método y no le permiten llegar a un relativismo
ingenuo o absoluto.
Con el método de los niveles de abstracción en mente, ahora sí se puede
justificar una definición de conocimiento como modo heurístico de facilitar el
análisis que aquí se plantea. Al ser el fin del presente texto el vislumbrar las
particularidades del conocimiento y la explicación filosóficos a través del contraste
con sus variantes científicas —que han sido más estudiadas y sobre las que existe
mayor consenso—, la definición de ‘conocimiento’ que se ofrece a continuación se
relaciona con el conocimiento científico en particular y no considera características
que podrían formar parte del concepto en contextos menos formales y más
cotidianos. Por ejemplo, el debate sobre si la percepción o el testimonio pueden
ser considerados conocimiento no es aquí relevante. Qué criterios se deben
cumplir para que una proposición sea considerada conocimiento científico, sí es
relevante.
Desde esta perspectiva, entonces, la definición general de conocimiento
con la que se trabajará, será la siguiente:
(I) S conoce que p si y solo si S tiene una creencia segura de que p, y p
es verdadera.i
S es un agente cognoscente y p es una proposición. Una creencia segura
es aquella para obtener la cual, S no pudo haber sido llevado fácilmente a formar
una creencia falsa (Khalifa, 2017, p. 12). Se puede observar de primera entrada
que (I) respeta la forma tradicional de la epistemología. Es una variación de la
versión tripartita originada en el Teeteto de Platón, pero continuada hasta Gettier
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(1963), del conocimiento como creencia verdadera y justificada. Nótese, además,
que no incluye una de esas tres características: la justificación. Sin embargo, de
alguna manera viene incluida como uno de los potenciales motivos por los que
una creencia verdadera podría ser segura.
Este último elemento funciona como una vía para evitar los problemas
referentes a la suerte epistémica que surgen del mismo Gettier (1963): en sus
contraejemplos clásicos, mientras que sí se puede admitir que se trata de
creencias verdaderas y justificadas (aunque por suerte epistémica), también es
fácil ver que el proceso de formación de esas justificaciones pudo haber llevado
muy fácilmente a Smith —personaje utilizado junto con Jones en los
contraejemplos propuestos por Gettier en el artículo aludido— a tener una
creencia falsa, dado que hubiera bastado con que él mismo no tuviera
exactamente diez monedas en su bolsillo para que “el hombre que va a obtener el
trabajo tiene diez monedas en su bolsillo” hubiera sido falsa, lo cual es muy
plausible puesto que no era consciente de cuántas monedas del todo tenía en su
propio bolsillo, mientras que sí era muy consciente del número de monedas en el
bolsillo de Jones.
Se desprenden un par de observaciones de esta definición. En primer lugar,
se podría considerar una proposición q sobre la cual S no tiene una creencia
segura, pero que no es excluida por p. En este caso, por definición, S no conoce
que q, pero potencialmente podría deducir el conocimiento de q del hecho de que
p. La certeza de p sería el criterio (o uno de los criterios) de seguridad de que q es
verdadera. En segundo lugar, se podría pensar que el problema de esta definición
radica en la ambigüedad de cuándo se considera que algo pudo llevar fácilmente a
S al error y cuándo no.
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Ante esta duda, se presenta la definición como relativa a una finalidad o
contexto específico: aquello que se considera como que difícilmente lleva al error
en un contexto cotidiano podría muy fácilmente llevar al error en un contexto
científico. La seguridad y la facilidad en esta definición se adaptan al contexto para
el que se estén aplicando: no es lo mismo cuando se habla de conocimiento en
contextos legales, políticos, religiosos o éticos, que en contextos estrictamente
científicos. En cada uno de estos campos, los criterios de “facilidad” serían
distintos. Sin embargo, la utilidad de la definición dada radica en que al menos
provee de un marco general al que solo se deben ajustar los parámetros de la
“cercanía a la producción de error” para que funcione adecuadamente.
Lo que hace que una creencia sea segura, en muchos casos, es la
explicación que se tenga de esa idea. Después de todo, que la explicación
acompañe al conocimiento no es algo controversial (el mismo Platón en el Teeteto
la incluía como factor fundamental). En términos académicos, tanto la filosofía
como la ciencia participan de la explicación como criterio de conocimiento. Pero
para aclarar este término, debemos primero dividirlo en partes. Aquí se asume el
siguiente modelo de explicación (correcta) en general.
(II) “Se dice que q explica correctamente p si y solo si:
(1) p es (aproximadamente) verdadero
(2) q hace una diferencia para p
(3) q satisface ciertos requerimientos ontológicos (razonables)
(4) q satisface constreñimientos locales apropiados” (Khalifa,
2017, p. 7).2
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La condición (1) evita que se pueda explicar correctamente un hecho falso,
lo cual sería confuso e innecesariamente contraintuitivo. Por ejemplo, una
explicación que muestre por qué la Tierra es plana. De entrada, la explicación no
puede ser correcta porque p no sería, ni siquiera aproximadamente, verdadera. Al
mismo tiempo, añade el término ‘aproximadamente’ de modo que p no tenga que
corresponder de forma absoluta con los hechos —objetivo cuya concreción parece
implausible—, sino que basta con un acercamiento razonable al sistema
modelado.
La condición (2) introduce el elemento de lo contrafáctico en la definición de
la explicación: q hace una diferencia para p si, de no darse q, tampoco se pudiera
dar p. Por ejemplo, para explicar el movimiento de la Luna alrededor de la Tierra
(p), utilizo, entre otras, las diferentes leyes relativas a la fuerza gravitacional (q) —
las newtonianas son un buen ejemplo, puesto que muestran la importancia de la
condición (1): la relatividad general explica aún mejor y con más detalle el
movimiento de la Luna alrededor de la Tierra, pero las leyes de la gravedad de
Newton son una aproximación bastante razonable y adecuada para este caso en
particular—.
En el ejemplo anterior, las leyes relativas a la fuerza gravitacional
(newtonianas) hacen una diferencia para el movimiento de la Luna, puesto que sin
ellas aquel probablemente seguiría patrones de muy distinta naturaleza.
Nuevamente, se podría decir que no son el caso, y que es la relatividad general la
que es verdadera. Mientras que esto es correcto, hay al menos una correlación
importante entre esta y aquellas en el contexto específico de la relación Tierra-
Luna, por lo que sigue siendo verdadero que, de no ser ciertas para este caso
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esas leyes newtonianas, el comportamiento sería bastante diferente y,
probablemente, la relatividad general tampoco podría explicarlo.
Así, se muestra una fortaleza de la definición dada de ‘explicación’, y es que
responde al hecho de que en la ciencia no se suelen eliminar por completo
modelos que siguen siendo útiles en la práctica. Todavía se siguen efectuando
muchos cálculos con las fórmulas newtonianas de la gravedad porque todavía
siguen ofreciendo una aproximación bastante certera y con mucho menos
consumo de recurso computacional que si se calculara todo a través de la
relatividad general. El intercambio entre una y otra es razonable, y la definición
dada arriba no excluye esta posibilidad.
El elemento contrafáctico introducido en (2) permite mostrar la relevancia
del explanans para el ser del explanandum. Si el explanans al no existir no afecta
de ninguna manera al explanandum, entonces ad portas se puede determinar que
no es, en efecto, un explanans. Posteriormente se detalla un poco más este
concepto.
El elemento (3) busca que la definición sea adaptable tanto a posturas de
realismo científico, como a posturas de antirrealismo científico. En caso de
realismo, se esperaría que q, del mismo modo que p por (1), sea verdadera
(aproximadamente). En caso de antirrealismo, para aquello que se afirme sobre
entidades no observables no haría falta que q fuera verdadera para que explique
correctamente p (Khalifa, 2017, p. 7). Tiene la función, por lo tanto, de satisfacer
ambas posturas según criterios requeridos por cada una.
Por último, el elemento (4) admite cierto nivel de contextualismo similar al
que permite el método de los niveles de abstracción que se comentó más arriba: la
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corrección de una explicación depende en gran medida de la disciplina y el
contexto en que se dé. Hay diferentes formas de explicar, pero no todas aplican
para todo caso. (4) es importante porque nos termina de dar la definición general
de explicación. Es decir, brinda el último criterio mediante el cual se juzga si algo
es una explicación correcta o no. Pero además permite precisar conceptualmente
la pregunta que se propuso con anterioridad: ¿qué constreñimientos locales
determinan a la explicación específicamente científica, y cuáles más bien a la
explicación filosófica?
2. La explicación científica: causalidad y estadística
Partiendo de la definición de conocimiento en (I), el subtipo llamado
conocimiento científico se podría determinar de la siguiente manera (Khalifa,
2017):
(III) S conoce científicamente que p si y solo si la seguridad de la
creencia de que p surge de una explicación científica q de p.
Ya se vio en (II) lo que constituye a una explicación correcta, pero ahora se
debe aclarar lo que hace que esa explicación sea específicamente científica.
Cabría preguntarse si, por ejemplo, la causalidad es una condición necesaria para
la explicación científica, o si existe también la posibilidad de explicaciones de otra
clase. La posición más común, sin duda, es aquella según la cual la causalidad sí
es uno de esos constreñimientos locales, aunque se pueda representar de
diferentes formas.
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También, hay muchas posturas hoy en día que defienden la existencia de
las explicaciones científicas no-causales al lado de las causales (Reutlinger,
2016). De hecho, todavía está activo el debate sobre este tema desde diversos
frentes. Entre quienes admiten la existencia de explicaciones científicas causales y
de las no causales, se encuentran los que proponen que ambas formas de
explicación requieren de teorías particulares para cada una de ellas. Es decir, la
causal y la no-causal son explicaciones de naturalezas totalmente distintas. Esta
postura se conoce como pluralismo de la explicación. Por otra parte, están
quienes defienden lo contrario: las explicaciones causales y las no-causales son
explicativas por uno o varios factores que tienen en común. A estos últimos se les
llama monistas de la explicación (‘monismo’ aquí no significa que exista un solo
tipo de explicación, sino que todos los tipos de explicación se subsumen bajo uno
o varios criterios compartidos) (Reutlinger, 2016, p. 6).
Ambas posturas, tanto la pluralista como la monista, tienen particularidades
que cabe revisar con un poco más de profundidad para formar un concepto más
claro de explicación científica. Una de las formas de justificar el pluralismo de la
explicación es aquella según la cual las causales y las no-causales se distinguen
entre sí porque las primeras dependen de cuestiones “ónticas”, mientras que las
segundas dependen de factores “modales” (Lange, 2013; Salmon, 1984). La
explicación que se requiere para mostrar por qué una persona no puede repartir
23 fresas enteras equitativamente entre 3 personas, no es causal en la medida en
que es independiente de lo óntico (y de las leyes naturales causales). Es más bien
no-causal en la medida en que depende de un factor meramente modal (y
matemático): 23 no es divisible entre 3. Es imposible dividir 23 entre 3 con un
resultado entero.
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Los monistas, por otro lado, afirman que hay una característica común entre
las explicaciones causales y las no-causales, incluso si se acepta la diferencia
entre la dependencia óntica y la modal (Reutlinger, 2016). Uno de sus mayores
promotores, Woodward (2003), propone lo contrafáctico como lo común, y lo
define así: “Una explicación debe ser tal que nos permita ver qué clase de
diferencia hubiera hecho para el explanandum si los factores explicados en el
explanans hubieran sido diferentes de varias maneras posibles.” (p. 11).
Para que lo contra fáctico sea óptimamente explicativo, debe estar tan
cercano a lo que se pretende explicar como sea posible, y ser algo posible. Es
decir, para explicar por qué en la Tierra una pluma cae más lento que un ladrillo de
2kg, si utilizáramos como contra fáctico el caso en el que no hubiera aire y, por lo
tanto, resistencia aérea del todo, entenderíamos por qué ambas caen a distintas
velocidades: es la resistencia de ese aire que sí existe lo que las hace caer a
velocidades distintas.
Por otro lado, si en lugar de eso utilizáramos como contra fáctico el caso de
que la Tierra ejerciera una fuerza gravitacional sobre todas las cosas dentro de su
atmósfera tal que la resistencia del aire produjera una diferencia en la velocidad
apenas significativa, al estar más alejado del caso que nos interesa (por ser más
improbable y por requerir de más asunciones) podría resultar mucho menos
explicativo: ¿Entonces es por la cantidad de fuerza gravitacional que caen a
velocidades distintas? No es el caso, pero no se podría culpar a alguien por
asumirlo con esa explicación. Entonces, cuanto más factible y cercano al
explanans esté el caso contrafáctico, tanto más explicativo es. Aquí, algo está más
cercano al explanans cuanto menos y menores sean las cosas que se deban
asumir.
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Existe una postura más, que es aquella según la cual realmente solo existe
un tipo de explicación, y es la causal (Reutlinger, 2016). Las explicaciones pueden
ser no-causales solo en apariencia: si se analizan lo suficiente, van a revelar algún
elemento causal del que dependen. Esta postura, no obstante, requiere cada vez
de más formas de racionalizar explicaciones “en apariencia” no causales conforme
van apareciendo o se van analizando nuevos potenciales contraejemplos, por lo
que se asume aquí como poco plausible.
Seguidamente, se asumirá la postura monista sobre la explicación
específicamente científica. La definición de explicación en general (II) es, de suyo,
monista también, en tanto que requiere de lo contra fáctico por la condición (2) y,
al ser la científica un subconjunto de (II), donde los constreñimientos locales
apropiados son los científicos, entonces también debe participar de esa condición.
Nótese que esto no significa necesariamente que la explicación científica pueda
ser no-causal. La contra actualidad es necesaria por (2), pero los subconjuntos de
causalidad y de no-causalidad están separados dentro del conjunto de contra
actualidad. Sin embargo, por la cantidad de ejemplos de explicaciones científicas
no-causales (Reutlinger, 2016, p. 4), parece razonable aceptar que la causalidad
no es esencial a estas.
Antes de terminar de hablar del concepto de explicación científica, se
cometería un error de omisión si no se incluyera dentro de las posibilidades la que
defiende Van Fraassen (1980): la teoría pragmática de la explicación. Lo particular
de esta teoría es que, a diferencia de las otras que se han comentado, incluye
dentro de su núcleo dos factores que son esenciales para las explicaciones: (1) los
hechos sobre las creencias, los intereses y otros factores psicológicos de quienes
dan y reciben las explicaciones y (2) el contexto en el que se da la explicación. Las
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otras teorías monistas, pluralistas y reduccionistas no niegan que los factores (1) y
(2) tengan un peso sobre las explicaciones, pero sí consideran que son
adicionales (o accidentales) a un núcleo diferente que es el que se quiere
representar realmente (Woodward y Ross, 2021). Como resultado de la teoría
pragmática, se puede inferir que no hay criterios objetivos que determinen una
buena o mala, adecuada o inadecuada explicación: o la audiencia entiende
(explicativa) o no (no explicativa).
Además, el fin de la ciencia según Van Fraassen (1980) es producir teorías
empíricamente adecuadas, entendidas como descripciones correctas de
observables (no como verdades sobre no observables). Esta postura es
antirrealista, según lo que se distinguió al respecto anteriormente en esta sección.
Pero si este es el fin de la ciencia, entonces la explicación científica no es
necesaria para cumplirlo. De hecho, el autor habla de esta como una virtud
pragmática de la ciencia, en lugar de ser su meta. Es decir, la explicación es
adicional, pero no necesaria. Esto no calza con la definición de conocimiento
científico dada en (III), para la que la explicación es parte esencial de lo que hace
al conocimiento científico.
Lo anterior hace necesario argumentar que Van Fraassen confunde el
concepto de explicación con el de interpretación y el de entendimiento
(understanding). Una explicación es necesaria para que el conocimiento sea
científico, pero que esta sea interpretable y, por lo tanto, entendible, es otro asunto
que sí se podría afirmar que depende esencialmente de los factores pragmáticos
(1) y (2). La interpretación es, desde esta perspectiva, el medio por el que se
adquiere el entendimiento —dependiendo de la interpretación que se haga de la
explicación, esta se entiende o no se entiende: la interpretación es un proceso,
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mientras que el entendimiento es un estado—. El nivel de abstracción que
incumbe a esta sección es específicamente el de la ciencia, en el que se asume
un contexto constante y en el que la explicación es necesaria, pero su
entendimiento no (Khalifa, 2017). No obstante, la explicación científica sí debe ser
en principio entendible, hecho que se podría incluir dentro de los constreñimientos
locales apropiados para su correctitud.
Habiendo modelado de esta forma el conocimiento y la explicación
científica, mostrando sus particularidades y constreñimientos, se puede pasar
ahora a la siguiente sección, en la que se dará un tratamiento similar al
conocimiento y la explicación en su variante filosófica.
3. ¿Cómo se explica en filosofía?
El conocimiento filosófico se caracteriza por diferencias tanto en métodos
de producción de conocimiento, como en los recursos que utiliza y la clase de
resultados que obtiene. Lo anterior se debe a que las preguntas filosóficas tienden
a ser abiertas por naturaleza, mientras que las de las ciencias tienden a ser, en su
mayoría, preguntas cerradas (Floridi, 2013). Las preguntas cerradas son aquellas
que tienen una única respuesta. Las ciencias y las matemáticas, por ejemplo,
utilizan recursos empíricos y lógico-matemáticos para determinar esa respuesta: el
resultado de multiplicar 3 por 5 es 15; en el núcleo de una célula humana se
encuentran 23 pares de cromosomas —con algunas excepciones—. Estas no son
preguntas sobre las que exista un debate continuo entre expertos. Ya se conoce la
respuesta.
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Las preguntas abiertas más bien son aquellas para las que no existe una
respuesta determinada. A su vez, no dependen por lo general de recursos
empíricos o lógico-matemáticos, sino de conceptos, justificaciones, razonamientos
o intuiciones (Floridi, 2013). La filosofía se encarga principalmente de plantear
adecuadamente esta clase de preguntas y construir respuestas razonables. Si
esto es así, no es difícil ver cómo se sigue el hecho de que el desacuerdo sea una
parte importante de la disciplina (Kornblith, 2010; Rescher, 1985), y hasta le es
intrínseco cuando se da entre pares epistémicos, es decir, cuando el desacuerdo
no se da por falta de información o por no comprender adecuadamente la postura
de la otra persona, sino más bien a pesar de manejar la misma información y tener
buena comprensión de las posturas (Plant, 2012).
Aceptado lo anterior, ahora se puede analizar el modelo de conocimiento y
explicación utilizado más arriba desde la perspectiva de la filosofía:
(IV) S conoce filosóficamente que p si y solo si la seguridad de la
creencia de que p surge de una explicación filosófica q de p.
Más allá del paralelismo evidente entre esta definición y la del conocimiento
científico, resultado de utilizar el mismo método de modelación, queda claro que la
diferencia radica principalmente en lo que hace a la explicación propiamente
filosófica. Sin embargo, antes de analizarlo es importante hacer algunos
señalamientos.
Ahora que se ha aplicado el modelo tanto al conocimiento científico como al
filosófico, se evidencia una postura fuerte desde la que se parte como fundamento
para el argumento central que está en formación: el conocimiento es de distintos
tipos y depende del área en el que se busque. Los distintos tipos se deben, a su
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vez, a los distintos recursos que se usan en las diferentes áreas, como se
ejemplifica con la filosofía al inicio de esta sección. Los criterios mediante los que
se eligen los recursos necesarios para producir conocimiento, son la razonabilidad
y el hecho de que permitan optimizar la certeza —minimizar sesgos— sobre la
respuesta dada. En la ciencia, la certeza alcanza niveles muy altos. En la filosofía,
dado que las preguntas tienden a ser en sí mismas abiertas, la certeza se optimiza
tanto como se pueda sin que necesariamente la respuesta se torne en la única
adecuada o correcta. Evidentemente este punto puede ser debatido, pero se
expone aquí para aclarar los puntos de partida del argumento sin necesidad de
entrar en más detalle en ellos puesto que no comprenden el foco del texto.
Lo único que queda es aclarar lo que corresponde con una explicación de
tipo filosófico para distinguirla de la ciencia. Primero se deben retomar los cuatro
elementos centrales para determinar una explicación correcta en general: (1) p —
el explanans— es aproximadamente verdadero, (2) q —el explanandum— hace
una diferencia para p, (3) q satisface ciertos requerimientos ontológicos
(razonables) y (4) q satisface constreñimientos locales apropiados. (1) depende,
tanto en el caso de la ciencia como en el de la filosofía, de la teoría de la verdad
que se utilice. Sin embargo, nótese que una teoría correspondentista no calzaría
con este modelo en el caso de la filosofía, ya que muchas veces el explanans es
puramente conceptual y no hace referencia a algo empírico.
Piénsese, por ejemplo, en el concepto de justicia. Se afirma que la justicia
tiene x e y propiedades, ¿de qué manera se comprueba la veracidad de esa
afirmación? Claramente no buscándola en la naturaleza. No obstante, no es poco
razonable afirmar que una proposición como “la justicia es la primera virtud de las
instituciones sociales” (Rawls, 1999, p.3), es verdadera. Tampoco deja de ser
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razonable el afirmar que es debatible o que es falsa, pero justamente se debe a la
apertura mencionada de las preguntas filosóficas.
El elemento (2) es el mencionado contra fáctico: si el explanans q fuera
diferente, cambiaría el explanandum p. Y este es el caso también en filosofía. Una
conclusión siempre es resultado de un conjunto de premisas o razones que le dan
forma. Sin ellas, o si ellas se transforman de alguna manera y la conclusión se
mantiene igual, entonces no son razones explicativas de la conclusión, no le son
fundamentales. Caso contrario, sí explican la conclusión y, al mismo tiempo, la
justifican. El elemento (3), como se dijo anteriormente, se encuentra ahí para
aplacar reclamos realistas o antirrealistas, por lo que también aplica en la filosofía
(por ejemplo, en el debate existente entre realismo moral y el antirrealismo moral).
¿Puede entonces decirse lo que sea en filosofía por su naturaleza abierta y
tomarse como conocimiento? La respuesta a esta pregunta se encuentra en el
elemento (4) de una explicación correcta: la explicación debe satisfacer
constreñimientos apropiados específicamente para la filosofía. En la ciencia,
hablamos de recursos empíricos y lógico-matemáticos. En filosofía se habló de
recursos conceptuales, lógicos e intuitivos. Hay que recordar que estos son los
que tienden a ser utilizados, y no los únicos que se utilizan. Hay mucho espacio en
la filosofía para hacer uso de recursos empíricos, pero no son estos los que la
caracterizan. Estos recursos por sí mismos no bastan como constreñimiento, sino
que depende de cómo se entrelacen lógicamente. En síntesis, la colección
coherente (para lo que se quiera explicar específicamente) de recursos filosóficos
se conoce como la justificación de una posposición y funciona también como una
explicación correcta.
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4. Filosofía, educación y metacognición
Se realizó un análisis de lo que caracteriza al conocimiento científico y
específicamente la explicación, ya que la enseñanza de la ciencia se relaciona
directamente con ella (Geelan, 2012). Si bien una explicación entre pares
científicos puede ser distinta de una entre una profesora y su estudiante, y esta
última también puede variar según el nivel académico del estudiante, los
elementos esenciales siguen siendo los mismos, y tienen que ver con los recursos
que se utilizan en la producción científica que son, a su vez, lo que constriñe
específicamente ese tipo de explicación. Como se vio anteriormente, se trata de
los recursos empíricos y lógico matemáticos, que se utilizan para formar la
respuesta que se busca para una pregunta particular.
Desde la perspectiva educativa, este hecho significa que, sin duda, la
enseñanza de la ciencia permite desarrollar muy adecuadamente un conjunto de
habilidades cognitivas, tales como el razonamiento, la memoria y la resolución de
problemas, así como habilidades metacognitivas (Zohar y Barzilai, 2013). Las
habilidades metacognitivas son aquellas que permiten al individuo pensar sobre la
forma en que estructura su pensamiento y monitorear sus propios procesos
cognitivos con la finalidad de manipularlos a conveniencia (Dinsmore et al., 2008).
Son de suma importancia para el desarrollo académico adecuado en todos los
niveles, puesto que, como se ha mostrado en estudios de metaanálisis sobre su
efecto:
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Los estudiantes con habilidades metacognitivas avanzadas son aquellos
que están conscientes de lo que han aprendido y lo que no saben.
Generalmente, los estudiantes con habilidades metacognitivas avanzadas
pueden monitorear su propio aprendizaje, expresar sus opiniones sobre la
información, actualizar su conocimiento y desarrollar e implementar nuevas
estrategias de aprendizaje para aprender más. En comparación con otros
estudiantes, los que utilizan sus habilidades metacognitivas efectivamente
son los que son más conscientes de sus fortalezas y debilidades y buscan
constantemente mejorar sus habilidades de aprendizaje (Akturk y Sahin,
2011, p. 3735)
En efecto, al enseñar a los estudiantes a utilizar estrategias metacognitivas,
estos incrementan sus logros académicos (Akturk y Sahin, 2011, p. 3735). La
ciencia, al hacer a los estudiantes pensar sobre diferencias de método, diferencias
en las preguntas y en formulación de hipótesis, entre muchas otras prácticas
comunes, puede incitar incluso implícitamente el desarrollo de esas habilidades.
Hay que aclarar que esto, no obstante, depende en buena medida del contexto
pedagógico en que se dé la enseñanza de la ciencia. Por ejemplo, en una clase
magistral en la que no hay interacción con el estudiantado, es probable que el
desarrollo de la metacognición no sea óptimo. El punto aquí es que parece que la
ciencia facilita la enseñanza de la metacognición.
Se podría pensar, que basta con la enseñanza de la ciencia para
desarrollar esas habilidades sin necesidad de incluir a la filosofía. Sin embargo, es
erróneo pensar que existe un conjunto único de estrategias cognitivas y
metacognitivas con las que se pueda abordar cualquier tarea en cualquier
contexto, sino que hay “muchos tipos de acción auto-regulada que son más o
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menos apropiados para diferentes tareas, en diferentes dominios, en diferentes
contextos socioculturales y para diferentes estudiantes” (Kaplan, 2008, p. 483).
Pero la ciencia es un dominio específico, con tareas específicas que involucran
preguntas cerradas, no abiertas. Promueven explicaciones cuyos constreñimientos
tienden a ser empíricos, con métodos que están hechos a la medida para ellos.
Como se vio en la sección anterior, los recursos de la filosofía no tienden a
ser empíricos, sino conceptuales, intelectuales y abstractos. Es un dominio en el
que las tareas —las preguntas— son abiertas, por lo que las explicaciones tienen
constreñimientos de otra clase, donde lo importante es la coherencia entre los
conceptos y su unión lógica, pero no tiende a haber contraste empírico. El hecho
de que en la filosofía el desacuerdo sea fundamental, como se vio anteriormente,
significa que el diálogo es también fundamental. Al no haber generalmente un
consenso, una única respuesta correcta, los estudiantes deben encontrar valor a
la respuesta de otros (siempre y cuando sí se atenga a los constreñimientos
propios de la filosofía), deben aprender a aplicar el principio de caridad y pensar
como alguien más. Al mismo tiempo, significa que la necesidad de comprender
diferentes procesos de pensamiento, diferentes estrategias cognitivas y de
razonamiento, lo cual permite volver al punto de la metacognición. Nuevamente
hay que aclarar aquí que se asume un contexto pedagógico adecuado, donde se
propicie realmente el diálogo y el intercambio de ideas entre los discentes.
Tanto es así que, incluso se ha llegado a proponer la necesidad de la
enseñanza de la filosofía de la ciencia a los científicos (Grüne-Yanoff, 2014)
(probablemente la enseñanza de principios de ciencias naturales también sea muy
beneficiosa para los filósofos, pero ese no es el objeto de este artículo). El
argumento del autor es que a los estudiantes de ciencias solo se les enseña la
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metodología estándar sin acompañarla de las justificaciones apropiadas. Esto
evita que desarrollen la capacidad de identificar, analizar y evaluar justificaciones
del todo, problema que solucionaría un programa de filosofía de la ciencia. Este
ejemplo muestra que la filosofía, en efecto, tiene habilidades cognitivas y
metacognitivas que le son usuales, que podrían no serlo para otras disciplinas y
que son relevantes para desarrollar mejores ciudadanas, científicas y
profesionales.
Este argumento se acompaña de muy pocos resultados preliminares de
estudios cuantitativos. Por ejemplo, se sabe que la filosofía para niños da
resultados significativos en la mejoría de las habilidades cognitivas de
razonamiento (Yan et al., 2018), y se han llevado a cabo algunos análisis sobre la
efectividad de la filosofía para niños en particular (Topping y Trickey, 2014; Trickey
y Topping, 2004), pero prácticamente nada a nivel universitario. Falta mucho por
investigar. Hay muchas razones para asumir teóricamente que la enseñanza de la
filosofía puede tener un efecto significativo sobre habilidades metacognitivas y
cognitivas, que surgen del intento de responder preguntas abiertas, distintas de las
que se responden en la ciencia y con métodos de análisis también distintos.
Estudios de esta clase podrían beneficiar en cualquier caso: de ser la hipótesis
equivocada, podría volverse la mirada a un cambio radical en la forma de enseñar
filosofía. En caso de ser correcta, habría munición empírica para fortalecer la
enseñanza de la filosofía, tanto a nivel de primaria, como de secundaria y
universitario, pero al mismo tiempo sería necesario revisar las estrategias
pedagógicas para dirigirlas a maximizar el desarrollo de esas habilidades
cognitivas y metacognitivas.
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Conclusión
El modelo epistemológico (Khalifa, 2017) que permitió un contraste entre lo
que significa el conocimiento y la explicación en sentido científico, y el
conocimiento y la explicación en sentido filosófico, mostró que el conocimiento
científico se caracteriza por el uso de recursos empíricos y lógico-matemáticos
para la respuesta de preguntas en principio cerradas. El monismo, el pluralismo, el
causal y el pragmatista, se identificaron como modelos que permiten entender el
tipo específico de habilidades cognitivas y metacognitivas que propicia su
aprendizaje. Por su parte, la aplicación de la filosofía al modelo epistemológico
mencionado, permitió identificar los recursos filosóficos como los conceptuales,
intelectuales y abstractos, de lo que se concluye que las preguntas filosóficas son
más bien abiertas.
Con este contraste en mente, se dio un argumento puramente teórico en
favor de que las habilidades metacognitivas y cognitivas producidas por la
enseñanza de la filosofía no son las mismas que se producen a través de la
enseñanza de las ciencias. Al ser las preguntas de naturaleza abierta y los
constreñimientos de las explicaciones no-empíricos, se propicia el diálogo, la
aplicación del principio de caridad y la necesidad de pensar en las estrategias
argumentativas y de razonamiento propias y ajenas. Esto apunta en la dirección
de que la enseñanza de la filosofía podría ser positiva en todo nivel, no solo por el
contenido que cubre, sino por esas habilidades metacognitivas y cognitivas que
desarrolla.
El problema principal es que no hay suficientes estudios empíricos sobre
este asunto. De hecho, son muy pocos los que se pueden encontrar y la mayoría
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(si no todos) están enfocados en la aplicación del programa de filosofía para niños,
lo cual deja un gran vacío en la formación entre el nivel de secundaria, y el
universitario, tanto de grado como de posgrado. Lo más que hay, como este
mismo texto, es argumentos de por qué es importante incluir la filosofía en ciertos
programas, pero nada que esté apoyado por números. Urge que deje de ser este
el caso. Se espera haber dado una justificación suficiente de por qué es así con el
presente texto.
Notas:
1. De hecho, Khalifa (2017) no propone específicamente esta definición de
conocimiento ni la de conocimiento científico dada en (III) más adelante. Sin
embargo, se hace referencia al autor puesto que ambas son perfectamente
deducibles de su artículo.
2. La traducción de esta cita, así como la de las realizadas posteriormente,
cuyo idioma original es el inglés, son de autoría propia.
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