Esta obra colectiva reúne a más de 40 investigadores de áreas tan diversas como la neurobiología, la lingüística computacional y la economía de la educación. El libro actúa como un tratado integral sobre cómo el ser humano procesa, crea y transforma la realidad a través del lenguaje en un entorno mediado por algoritmos. A lo largo de sus secciones, se exploran desde los mecanismos sinápticos de la lectura hasta el impacto de la inteligencia artificial generativa en la producción de textos académicos. Es una pieza clave para investigadores y tomadores de decisiones que buscan comprender la complejidad de la literacidad no solo como una habilidad escolar, sino como un pilar de la infraestructura cognitiva de la nación. El texto aboga por una «soberanía del pensamiento» frente a la automatización, poniendo al estudiante en el centro de la innovación tecnológica.
Este estudio investiga la capacidad de las redes neuronales recurrentes (RNN), específicamente arquitecturas LSTM, para predecir estados de sobrecarga cognitiva en estudiantes de secundaria que utilizan interfaces de realidad extendida. Mediante la recolección de datos de conductancia cutánea y seguimiento ocular, se desarrolló un algoritmo capaz de identificar el momento exacto en que la complejidad lingüística de un texto digital supera la capacidad de procesamiento del usuario. Los resultados demuestran que el ajuste dinámico del contenido, basado en estas predicciones en tiempo real, mejora la retención de información a largo plazo en un 35% en comparación con entornos de aprendizaje estáticos.
