Investigaci\u00f3n<\/p>\n\n\n\n
Autores: Dr. Federico Giovannetti, Dr. Marcos Luis Pietto, Dr. Sebasti\u00e1n Javier Lipina, Dr. Juan Esteban Kamienkowski y Dra. Mar\u00eda Soledad Segretin<\/p>\n\n\n\n
El estudio de la diversidad cognitiva en el desarrollo infantil se ha convertido en un tema cada vez m\u00e1s relevante, con importantes implicaciones metodol\u00f3gicas y aplicadas. Los algoritmos de agrupamiento (clustering), son un enfoque proveniente de las ciencias de datos que ofrecen m\u00e9todos 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 ni\u00f1os y ni\u00f1as de 5 a\u00f1os provenientes de hogares con Necesidades B\u00e1sicas Insatisfechas (NBI). Identificamos tres perfiles cognitivos con diferencias significativas: un grupo con bajo desempe\u00f1o en memoria de trabajo, un grupo con alto desempe\u00f1o generalizado y un grupo con bajo desempe\u00f1o generalizado. Estos hallazgos muestran que no existe un \u00fanico perfil cognitivo asociado a la vulnerabilidad social. Comprender esta heterogeneidad es importante porque permite pensar intervenciones m\u00e1s ajustadas a las fortalezas y necesidades de cada ni\u00f1o y ni\u00f1a, en lugar de asumir que todos requieren el mismo tipo de apoyo. El trabajo propone alejarse de las interpretaciones centradas en el d\u00e9ficit para reconocer las diferencias como expresiones de la diversidad en los caminos del desarrollo.<\/p>\n\n\n\n
@fedegiovannetti @unacemic<\/a> <\/p>\n\n\n\n