La Educación en Neurociencias en la Época del COVID-19: Una Entrevista con la Dra. Megan Peters Sobre la Academia Neuromatch

Artículo original: Neuroscience Education in the Time of COVID-19: An Interview with Dr. Megan Peters about Neuromatch Academy, Sean Noah

Traducido por Daniela Semerjian

En marzo del 2020, mi investigación se detuvo. El laboratorio de neurociencia cognitiva donde trabajo fue cerrado porque nuestra investigación involucra la recolección de datos comportamentales y neuroimagenológicos de participantes humanos, algo inadmisible por las directivas de salud pública en medio de la pandemia de COVID-19. Los proyectos en el laboratorio se detuvieron y, a pesar de mi esperanza inicial de que la paralización durara poco, parecía cada vez más un estancamiento profundo a medida que pasaban los meses.

La neurociencia es una disciplina colaborativa. Los investigadores trabajan juntos en laboratorios, los estudiantes se reúnen en las aulas y científicos de todas las etapas profesionales se reúnen en conferencias para escuchar lo que otros han descubierto. A medida que el mundo se adapta a la pandemia, estas actividades en persona se han detenido. Pero las herramientas que conectan a las personas virtualmente ayudan a mantener el progreso de la ciencia: se están llevando a cabo experimentos en línea y se organizan conferencias remotas. La educación también se está adaptando.

El julio pasado participé en La Academia Neuromatch: un curso de verano en línea de tres semanas sobre la neurociencia computacional. La Academia Neuromatch fue un consuelo durante la melancólica situación actual. Lo que comenzó pareciendo como una serie de restricciones a la educación impuestas por la era COVID terminó siendo muy útil para el programa. La escuela no podía ser realizada en persona, pero tener las clases en línea amplió enormemente la capacidad de inscribir a estudiantes y fomentó el desarrollo de una comunidad académica enorme e inclusiva. Aunque no todas las sesiones se podían impartir en tiempo real, tener conferencias grabadas de alta calidad que podía ver a mi propio ritmo y a las que podía volver cuando quisiera me ayudó a absorber el material. Los segmentos prácticos de laboratorio eran accesibles, necesitando solamente materiales que los estudiantes tenían en sus propios hogares (es decir, una computadora), lo que complementaba el enfoque de la clase en los métodos computacionales y el modelado matemático en la neurociencia.

Para aprender más sobre La Academia Neuromatch y cómo comenzó esta iniciativa, entrevisté a la Dra. Megan Peters, Profesora de ciencias cognitivas de la Universidad de California, Irvine, Presidenta del Comité Ejecutivo y Presidenta de la Organización de La Academia Neuromatch.

¿Cómo definiría la neurociencia computacional a una audiencia general?

La Dra. Peters: La neurociencia computacional está tratando de entender el cerebro y sus funciones utilizando enfoques computacionales. Puede variar desde: «¿Cómo se comunica esta neurona con esa neurona? Escribamos algunas ecuaciones», a: «¿Cómo conduce este proceso de pensamiento a ese proceso de pensamiento? Escribamos algunas ecuaciones». La idea es intentar utilizar métodos computacionales y estadística aplicada para comprender los sistemas subyacentes, sus interacciones causales y su dimensionalidad. Es neurociencia computacional siempre y cuando haya algún nivel de descripción matemática precisa.

Se puede contrastar con la psicología cognitiva, que implica mucha teoría y experimentos realmente cuidadosos y realmente hermosos en los que se intenta entender los procesos cognitivos, pero no se describen en lenguaje computacional. La psicología cognitiva es un montón de «cajas y flechas», es decir, «el proceso uno conduce al proceso dos», mientras que el enfoque computacional para eso sería: ¿Qué hay dentro de esta caja? Escribamos algunas ecuaciones. ¿Y qué significa esta flecha? Anotemos la forma funcional de esa flecha.

¿Cuál es el papel de la neurociencia computacional en el futuro de la neurociencia?

La Dra. Peters: La neurociencia básica va a ser más computacional a medida que avanzamos. Va a haber un nexo más fuerte entre las ciencias de la computación, la inteligencia artificial y el modelado computacional clásico, los cuales se convertirán en una parte cada vez más grande de la neurociencia. Siempre habrá espacio para las descripciones celulares y moleculares y comprender cómo funciona realmente el cerebro, en esencia cómo este aparato biológico da lugar a todo lo que hacemos, pero creo que va a entrelazarse más a medida que avanzamos. Eso no necesariamente quiere decir que esto sólo traiga cosas positivas. Creo que se puede empañar la verdadera comprensión con una dependencia excesiva de enfoques computacionales, por lo que en la Academia Neuromatch tratamos de centrarnos en lo siguiente: ¿Qué puede hacer este modelo por ti?, ¿Cómo puede responder a una pregunta específica?, y ¿es esa la pregunta que desea responder?

A medida que la neurociencia computacional se convierte en un campo más sofisticado, habrá mucho espacio para aplicaciones clínicamente relevantes en el mundo real, donde estamos creando mejores explicaciones de por qué ciertos cambios biológicos o químicos en el cerebro conducen a cierto tipo de cambio en el procesamiento de la información, lo que en últimas conduce a cierto tipo de resultado clínico. Creo que eso va a ser un beneficio muy tangible y un enfoque muy importante de la neurociencia computacional en el futuro. Una vez que se haya construido incluso un marco simplificado — este compuesto químico, o esta representación de información, o esta configuración de una red neuronal es la razón por la que vemos este resultado clínico o conductual en particular — entonces podremos jugar con ese modelo y usarlo para impulsar nuevas intervenciones clínicas, el descubrimiento de medicamentos, incluso intervenciones conductuales para tener repercusiones positivas importantes en la vida de las personas que nos rodean.

¿Cómo surgió la Academia Neuromatch?

La Dra. Peters: Comenzó a principios de abril del 2020 cuando Konrad Kording, Gunnar Blohm, Paul Schrater y yo estábamos tratando de averiguar qué hacer con la escuela de verano CoSmo («Computational Sensory Motor») durante el COVID. Konrad dijo: Pongámoslo en línea, invitemos a otros profesores y hagamos algunos videos. Trajimos a Brad Wyble, quien ayudó a Konrad a construir las conferencias de Neuromatch. Sean Escola vio el llamado que hicimos en Twitter y vino a ayudar con la recaudación de fondos. Los seis formamos el consejo de administración para gestionar esta idea de cómo poner en línea una escuela de verano de neurociencia computacional.

Y la cosa despegó: unimos fuerzas con los organizadores de otros cursos de verano enfocados en la neurociencia computacional que ya existían en otras partes del mundo para dirigir un solo curso internacional de verano en línea en lugar de tener varios cursos fraccionados y dispersos.

También se nos presentó una oportunidad sin precedentes al no tener estos cursos de verano en persona, pues son típicamente exclusivos y selectivos, además de caros, pudiendo costar hasta USD 4.500 por estudiante. Son económicamente prohibitivos, sólo accesibles para los estudiantes de élite que pueden entrar a través del proceso de solicitud porque ya han cursado la mitad de una carrera en neurociencia computacional o una licenciatura similar en una universidad de élite. Incluso si el estudiante puede obtener una exención de matrícula, quizás no pueda costear el viaje, o su laboratorio no lo puede patrocinar, o aún peor, está atrapado en un país del que no puede salir.

Rápidamente nos dimos cuenta: Esta es una oportunidad para hacer algo que siempre he considerado importante: establecer condiciones de igualdad educativa para todos. Eso se convirtió en una parte fundamental de nuestra misión desde el principio. Esta fue una oportunidad única para cambiar el panorama de cómo será este tipo de educación de élite para los estudiantes de todo el mundo.

Otro gran componente para nosotros fue: Muchos de los asistentes docentes de estos cursos de élite no reciben pago, lo que significa que tienen que estar en una situación muy privilegiada para poder ausentarse tres semanas de su trabajo o de sus responsabilidades familiares para participar. Les pagamos a nuestros asistentes docentes un salario digno; eso era muy importante para nosotros.

Fue una producción muy grande. Tuvimos un equipo de edición de video conferencia, un equipo de edición de tutoriales y un equipo de sistema de apoyo para que todo funcionara bien. Contamos con un equipo de evaluación y un equipo de gestión comunitaria para monitorear los comentarios de los estudiantes y sus experiencias. Reclutamos mentores para los proyectos grupales de los estudiantes. Así evolucionó nuestro curso.  Pasamos de «pongamos algunos videos en línea» a recaudar varios cientos de miles de dólares, pagarle a 190 asistentes docentes para ayudarnos con el programa y tener 1.700 estudiantes interactivos con una tasa de retención del 85%. Todavía estoy impresionada y sorprendida por la cantidad de energía, entusiasmo y amor que se ha dedicado a esta empresa. Ha crecido más allá de mis sueños más descabellados.

¿Crees que la Academia Neuromatch puede ser un modelo para la educación en línea en general en la era del COVID?

La Dra. Peters: Estamos escribiendo un documento en este momento que es el primero de lo que debería ser una larga serie de documentos sobre lo que hicimos, lo que funcionó y lo que no funcionó para que pueda convertirse en un modelo. De alguna manera, estar juntos durante ocho horas al día con otras nueve personas en un salón de Zoom crea camaradería, comunidad y una intensa experiencia compartida que conduce a conexiones duraderas, que también es, en última instancia, lo que se obtiene en un curso de verano en persona. Se pasan dos o tres semanas aprendiendo intensamente sobre diferentes temas. Atravesar por eso en un grupo hace que se formen vínculos de una manera que realmente no se consigue en muchas otras clases de educación en línea. Hay algo en la interacción de grupos pequeños y la intensidad del programa que marcó una gran diferencia.

Realmente espero que esto sirva como un modelo, especialmente para cursos orientados a la computación donde hay un componente de codificación práctico, donde no se trata solo de conferencias, sino más bien: dar clases, ir a poner en práctica algo, dar clases, ir a poner en práctica algo. Aprender haciendo y aprender mediante ejercicios interactivos es el camino correcto a seguir, pero aprender mediante ejercicios interactivos no es suficiente por sí solo. Es necesario tener aprendizaje mediante ejercicios interactivos en un grupo con cohesión e identidad. Espero que sea una lección para las universidades en el futuro y también para otros cursos en línea.

¿Continuará la Academia Neuromatch como escuela en línea una vez que se levanten las restricciones de salud pública?

La Dra. Peters: No veo a la Academia Neuromatch en su estado actual como un reemplazo completo de los cursos de verano en persona. Los cursos de verano en persona sirven un propósito muy importante para los investigadores empezando su carrera académica en términos de construir comunidad y establecer conexiones realmente fuertes que duran años.

Lo que me gustaría ver en el futuro es que esto se convierta en un modelo para la educación híbrida accesible, donde hay un currículo estandarizado para grupos en persona, otro para grupos en línea entre regiones y aún otro para grupos que podrían no querer completar todo el curso o hacerlo con la misma intensidad. La Academia Neuromatch no tiene porque funcionar solo en línea, pero tampoco quiero perder el componente en línea, porque eso es lo que lo hace accesible a todo el mundo, incluso si estás atrapado detrás de un muro geopolítico, o estás atrapado detrás de un muro fiscal o económico.

Para los estudiantes que acaban de completar el programa de la Academia Neuromatch y quieren continuar su viaje a través de la neurociencia computacional, ¿cuál es un buen paso a seguir?

La Dra. Peters: Depende de en qué etapa profesional uno se encuentre. Nadie se convierte en un experto investigador de neurociencias computacionales en un día. Podemos aprender las herramientas en, digamos, seis semanas, en un campamento de ciencia de datos. Pero la manera de pensar en la neurociencia y de hacer preguntas concretas es algo que se desarrolla no solo a lo largo de los cinco años de un doctorado, sino a lo largo de toda una vida.

Así que si alguien está saliendo de la Academia Neuromatch y está terminando su licenciatura ahora o muy pronto, entonces esto le proporcionará una base muy sólida que le ayudará a formular los tipos de preguntas que está interesado en hacer durante su maestría o doctorado, para que pueda empezar a desarrollar la intuición sobre cómo hacer y responder buenas preguntas, y qué herramientas son adecuadas para el trabajo.

Si es un estudiante de doctorado o estudiante de maestría, podría ver si algunas de las técnicas que presentamos son útiles, y usar esto como primer paso. Lo mismo si es un postdoctorando. Podría usar esto como trampolín para la siguiente etapa. Sé que es una sugerencia grande y noble, no muy concreta, pero realmente creo que trabajar activamente para ver cómo algunas de estas herramientas y técnicas proporcionarían información sobre algunas de las preguntas que sean de interés ayudará a solidificar las técnicas. También ayudará a entender si las preguntas que se están haciendo son las que realmente se quieren hacer y cómo cambiarlas para que se adapten mejor a los intereses que uno tenga.

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Escrito por Sean Noah

Ilustrado por Sean Noah

Traducido por Daniela Semerjian

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Autor(es)

Sean Noah

Sean es estudiante de doctorado en UC Davis, e investiga los mecanismos neuronales de la atención. Anteriormente, estudió ciencia cognitiva y neurobiología en UC Berkeley, y luego trabajó para Think Now, Inc., estudiando la atención con electroencefalografía. Está profundamente interesado en la inteligencia artificial, la naturaleza de la información en el cerebro y la relación entre la consciencia y la atención. También le encanta leer, escribir, comer y hacer jardinería.

Traductora

Daniela Semerjian