Investigación
Autores: Dr. Federico Giovannetti, Dr. Marcos Luis Pietto, Dr. Sebastián Javier Lipina, Dr. Juan Esteban Kamienkowski y Dra. María Soledad Segretin
El estudio de la diversidad cognitiva en el desarrollo infantil se ha convertido en un tema cada vez más relevante, con importantes implicaciones metodológicas y aplicadas. Los algoritmos de agrupamiento (clustering), son un enfoque proveniente de las ciencias de datos que ofrecen métodos accesibles para explorar esta diversidad al identificar la estructura latente de los datos, lo que permite extraer grupos o perfiles de sujetos.
En este trabajo, analizamos las habilidades cognitivas de niños y niñas de 5 años provenientes de hogares con Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI). Identificamos tres perfiles cognitivos con diferencias significativas: un grupo con bajo desempeño en memoria de trabajo, un grupo con alto desempeño generalizado y un grupo con bajo desempeño generalizado. Estos hallazgos muestran que no existe un único perfil cognitivo asociado a la vulnerabilidad social. Comprender esta heterogeneidad es importante porque permite pensar intervenciones más ajustadas a las fortalezas y necesidades de cada niño y niña, en lugar de asumir que todos requieren el mismo tipo de apoyo. El trabajo propone alejarse de las interpretaciones centradas en el déficit para reconocer las diferencias como expresiones de la diversidad en los caminos del desarrollo.
@fedegiovannetti @unacemic
Link de la publicación completa: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/09297049.2026.2685678
