Edgardo A Marecos

domingo, febrero 15, 2026

 

 

 

 La Naturaleza de la Clasificación:

                  Entre la Libertad y el Acuerdo Social

 

 

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Clasificar para entender (y para entendernos)

Aunque Oscar decía un individuo pueda clasificar "como se le cante", esta práctica carece de valor si no es compartida. La libertad absoluta en la categorización conduce al solipsismo, donde el sistema de categorías es ininteligible para otros. Clasificar es, en esencia, un contrato social. Es este acuerdo el que transforma un sistema de categorías en una herramienta para compartir conocimiento y permitir el diálogo. Lejos de ser un acto de poder arbitrario, clasificar implica la responsabilidad de elegir qué rasgos son esenciales y cuáles accesorios para representar la realidad.

 

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El Riesgo de la Arbitrariedad:

Lecciones de la Literatura y la Lógica, A través de las referencias a Jorge Luis Borges, se ilustra cómo la falta de reglas y criterios comunes invalida cualquier sistema de pensamiento:

 

 

 

Enciclopedia China

El idioma analítico de John Wilkins

Divide animales en categorías absurdas (ej. "pertenecientes al emperador", "que parecen moscas"). Demuestra que sin criterios comunes no hay ciencia ni pensamiento operativo.

Sistema de Numeración

Funes el memorioso

 

 

 

Cada número tiene un nombre propio. Es un sistema perfecto para la memoria total, pero inútil para la matemática, que requiere abstracción y generalización.

 

Funciones y Requisitos de una Clasificación Válida

 

Clasificar tiene como objetivo principal reducir la complejidad sin perder la esencia de lo observado. Para que una clasificación sea considerada válida y útil, debe cumplir con funciones específicas y adherirse a ciertos principios:

 

Funciones Principales:

 

• Comparación y Evaluación: Si no se puede comparar, no se puede evaluar; y sin evaluación, no es posible la mejora.

• Descubrimiento de Relaciones: Permite identificar vínculos entre diferentes entidades o conceptos.

• Comunicación de Resultados: Facilita la transmisión de hallazgos de manera estructurada.

 

Requisitos Técnicos:

• Completitud: Debe intentar cubrir el espectro del fenómeno estudiado.

• Rasgos Relevantes: Debe basarse en características que tengan significado para el propósito del sistema.

• Agrupación por Semejanza: Debe reunir elementos con afinidades reales.

• Inferencia: Debe permitir generar nuevas conclusiones a partir de las categorías establecidas.

 

Evolución de los Modelos Estructurales:

 

 

El pensamiento humano ha transitado entre dos modelos principales para organizar la información:

 

1. El Modelo del Árbol (Jerárquico):

    ◦ Representado por el "Árbol de Porfirio" y la taxonomía de Carlos Linneo.

    ◦ Estructura: Va de lo universal a lo particular (reino, filo, clase, orden, familia, género, especie).

    ◦ Vigencia: Sigue siendo imprescindible en ámbitos como la ciencia y la medicina.

 

2. El Modelo del Rizoma (Redes):

    ◦ Propuesto por Deleuze y Guattari.

    ◦ Estructura: Redes sin centro, con múltiples conexiones.

    ◦ Aplicación: Se adapta mejor a la complejidad de los procesos culturales y sociales contemporáneos.

Actualmente, ambos modelos coexisten: las jerarquías se utilizan para organizar, mientras que las redes se emplean para comprender procesos complejos.

Aplicación Práctica: Educación y Toma de Decisiones

 

 

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La clasificación no es una actividad abstracta, sino una herramienta de gestión y aprendizaje:

 

• Taxonomía de Bloom: En educación, ordena el pensamiento en una secuencia lógica: conocer → comprender → aplicar → analizar → crear → evaluar. Esta estructura permite planificar objetivos y medir el progreso del aprendizaje de manera objetiva. Hoy se le suma la Inteligencia Artificial actual (Deep Learning) rompe este contrato social a menudo lo hace a través de millones de parámetros que ningún humano puede entender (Caja Negra). El riesgo: Estamos pasando de una clasificación por "Acuerdo Social" (donde entendemos por qué clasificamos así) a una clasificación algorítmica donde la máquina clasifica y nosotros aceptamos el resultado sin entender el criterio (perdiendo la "explicabilidad").

En la práctica clínica, docente o técnica, las categorías permiten decidir con fundamento. Un diagnóstico o un criterio de evaluación no son solo rótulos; son guías que organizan acciones, distribuyen recursos y modelan la realidad.

 

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Consecuencias de la Ausencia de Clasificación:

 

Un mundo sin categorías no sería un mundo más libre, sino un mundo ininteligible:

• Pérdida de la Ciencia y la Medicina: Sin clasificaciones, no se podrían diagnosticar enfermedades ni distinguir causas de efectos.

• Inexistencia de la Justicia Distributiva: La incapacidad de establecer prioridades o categorías impediría una distribución justa de recursos.

• Colapso de la Memoria Operativa: Todo sería singular e irrepetible, eliminando la posibilidad de aprender de la experiencia o establecer precedentes.

 

Conclusión:

Clasificar requiere un equilibrio entre dos extremos: el dogmatismo (aceptar cualquier clasificación de forma rígida) y la impotencia (rechazarlas todas). La tarea intelectual reside en crear estructuras que sean suficientemente estables para permitir la comunicación, pero lo suficientemente flexibles para ser revisadas a medida que el conocimiento evoluciona. En última instancia, clasificar es un acto de modestia: un reconocimiento de que, aunque el mundo es más complejo que cualquier esquema, el ser humano necesita de estos mapas provisionales y perfectibles para comprender la realidad y compartirla con los demás.

 

sábado, febrero 14, 2026

 

La probabilidad previa:

la herramienta invisible que gobierna nuestras decisiones

Vivimos en modo bayesiano, aunque no lo sepamos

Cada vez que interpretamos un ruido en la noche, evaluamos un síntoma, leemos una noticia o decidimos en quién confiar, partimos de una expectativa previa sobre cómo es el mundo. Esa expectativa —lo que en estadística se llama probabilidad previa— no es una herramienta técnica reservada a especialistas: es el mecanismo cognitivo básico con el que organizamos la experiencia.

Primero creemos algo con cierto grado de confianza. Luego aparece información nueva.
Entonces ajustamos —o deberíamos ajustar— nuestra creencia. Ese proceso, que la teoría bayesiana formaliza, es también el núcleo del pensamiento cotidiano y del método científico. Sin embargo, rara vez o nunca se enseña de manera explícita.

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El déficit educativo invisible y la pedagogía de la incertidumbre

La escuela tradicional enseña respuestas correctas, no grados de confianza. Enseña resultados, no revisión de creencias. Enseña certezas, no probabilidades. El problema no es que la probabilidad esté ausente como contenido matemático —se enseñan dados, urnas y combinatoria—, sino que no se enseña su dimensión epistemológica: que toda creencia tiene un nivel de confianza, que la evidencia debe modificar ese nivel, que cambiar de opinión es un indicador de aprendizaje, no de debilidad. En un mundo atravesado por diagnósticos médicos probabilísticos, riesgos financieros, algoritmos predictivos y noticias contradictorias, esta omisión constituye un déficit educativo básico.

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Bayes más que un teorema : una ética del pensamiento: El pensamiento en términos de probabilidad previa introduce una forma de humildad cognitiva: no se trata de estar absolutamente en lo cierto, sino de estar razonablemente justificado con la información disponible. Esto tiene consecuencias cívicas directas, reduce el dogmatismo, permite desacuerdos racionales, favorece la revisión de posiciones, disminuye la manipulación basada en certezas aparentes. En otras palabras, la alfabetización probabilística es también alfabetización democrática.

Peirce: aprender es corregir creencias: El pragmatismo de Charles Sanders Peirce ofrece un marco sorprendentemente afín. Para Peirce, el conocimiento no consiste en verdades finales, sino en un proceso de: formular hipótesis, contrastarlas con la experiencia, estabilizar provisionalmente las creencias. La creencia es siempre revisable. El error no es una falla moral, sino el motor del aprendizaje. Esta concepción es estructuralmente bayesiana: aprender es actualizar.

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Gadamer: los prejuicios como condiciones de comprensión: Desde otra tradición, la hermenéutica de Hans-Georg Gadamer sostiene que nunca partimos de cero: interpretamos el mundo desde prejuicios entendidos como anticipaciones de sentido. Estos prejuicios: no deben eliminarse, deben hacerse explícitos, deben transformarse en el diálogo con la experiencia.

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Una pedagogía de la probabilidad previa es, al mismo tiempo, una pedagogía hermenéutica: enseñar a reconocer los propios supuestos y a revisarlos.

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¿Por qué no se enseña?

1.      

La omisión tiene causas históricas y estructurales: el modelo escolar basado en respuestas únicas, la evaluación estandarizada, la concepción del conocimiento como acumulación de certezas, la idea errónea de que la incertidumbre es demasiado abstracta para niños. Sin embargo, los niños manejan probabilidades intuitivas desde muy temprano: saben que algunas cosas son “más probables” que otras y que la experiencia puede cambiar lo que esperan. El obstáculo no es cognitivo, sino pedagógico.

 

Una didáctica posible

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Introducir la lógica de los priors no requiere fórmulas. Basta con prácticas sistemáticas: “¿Qué crees que va a pasar?” “¿Qué tan seguro estás?” “¿Qué información cambiaría tu idea?” Comparar predicciones con resultados, registrar cómo cambia la confianza. En ciencias, historia o ciudadanía, esto entrena: calibración de confianza, revisión de creencias, tolerancia a la incertidumbre. Es una alfabetización transversal.

No es utopía: ya ocurre, pero de forma parcial:

Aunque ningún sistema educativo ha institucionalizado explícitamente una pedagogía bayesiana, existen experiencias donde su lógica aparece de manera clara.

Finlandia: El currículo enfatiza que el conocimiento es provisional. Los estudiantes formulan hipótesis, justifican expectativas y revisan sus ideas ante la evidencia. Se evalúa la argumentación con distintos grados de respaldo.

Nueva Zelanda: El eje Nature of Science enseña explícitamente que la evidencia no produce certezas y que las teorías cambian. La dimensión epistemológica es parte del contenido.

Canadá (algunas provincias):Programas de alfabetización de datos trabajan con predicciones, resultados y niveles de confianza desde edades tempranas.

Reino Unido: La probabilidad se vincula con decisiones reales y se introduce el razonamiento sobre probabilidades de base en contextos aplicados. En todos estos casos, la estructura bayesiana está presente, aunque no se nombre como tal.

Contenidos versus transformación de creencias

La diferencia entre el modelo tradicional y el probabilístico puede resumirse así:

Modelo tradicional

  Modelo epistemológico-probabilístico

Respuesta correcta

  Grado de confianza

Conocimiento fijo

  Conocimiento revisable

Error como falla

  Error como aprendizaje

Opinión vs. verdad

  Creencia con evidencia

 

Los sistemas educativos más innovadores se acercan al segundo, pero aún no lo han formalizado plenamente.

Una tarea pendiente y posible

Hacer explícita la probabilidad previa en la educación no significa convertir a los estudiantes en estadísticos, sino formar mentes capaces de: reconocer sus supuestos, dialogar con la evidencia, cambiar de opinión sin perder identidad intelectual.

Esto integra:

  • el pragmatismo de Peirce,
  • la hermenéutica de Gadamer,
  • la lógica bayesiana,
  • y una pedagogía de la incertidumbre.

No es una reforma técnica, sino cultural.

Conclusión: educar para lo probable

La probabilidad previa es la estructura básica con la que pensamos, decidimos y conocemos. Su ausencia explícita en la educación inicial constituye un déficit formativo fundamental, pero no inevitable. Existen prácticas, marcos filosóficos y experiencias curriculares que muestran que puede enseñarse desde los primeros años. En una época de sobreinformación, polarización y decisiones complejas, la alfabetización probabilística es una condición de la autonomía intelectual y de la convivencia democrática.

Quizá el objetivo más urgente de la educación no sea transmitir más certezas,
sino enseñar a vivir con grados de confianza, a revisar creencias sin temor y a comprender que cambiar de opinión con evidencias es aprendizaje. Porque educar no es entregar verdades finales, sino formar sujetos capaces de moverse con inteligencia en el territorio de lo probable