Acaban de publicar mi último trabajo científico en International Journal of Technology in Education.
Es para mí una inmenso placer, no solo porque también participaron mis queridos directores de tesis, Daniel Burgos y Natalia Padilla-Zea, sino porque tuve el inmenso honor de trabajar con Jean Heutte.
Este importante investigador en Psicología Positiva de la Universidad de Lille, y uno de lo más destacados en la Teoría del Flow, desarrolló nada más y nada menos que el modelo EduFlow. También desarrolló el cuestionario EduFlow-1, en los que fundamenté gran parte de mis investigaciones doctorales en Ciencias de la Computación.
Tengo que reconocer que, cuando realizaba mi tesis sobre el flow en contextos reales y con grupos de alumnos, fui muy cauteloso a la hora de desarrollar mis modelos matemáticos, debido a cierto excepticismo respecto de los métodos de medida existentes. Además, me parecía muy complicado de medir por la subjetividad que comporta, pero más todavía desde un campo tan aparentemente alejado de la Psicología Positiva como es la psicofisiología computacional.
Es por ello que, antes de nada, tratamos de verificar si existía algún correlato fisiológico ente modelos basados en cuestionarios y la fisiología cardiaca en nuestro contexto. Nos decantamos por elegir el modelo EduFlow, por haber demostrado su adecuación a contexto educativos presenciales y virtuales.
Esperábamos encontrar pocas correlaciones y de escasa entidad. Por ello, nuestra sorpresa fue tremenda al comprobar cómo las correlaciones con parámetros de variabilidad del ritmo cardiaco de distinto tipo eran abundantísimas y estadísticamente significativas. Todavía no conocía a Jean Heutte nada más que por los eternos diálogos que tienes en tu tesis con tus autores de referencia, pero sabía que tarde o temprano debía comunicarle los resultados e interpretarlos juntos, como así ha sucediro.
Pero no solo veíamos correlaciones aisladas, sin sentido, entre todas las dimensiones del flow y los parámetros cardiacos: se evidenciaba coherencia entre el signo de la correlación y si el parámetro cardiaco era representativo de la activación del sistema nervioso simpático o su contrapeso en el sistema nervioso parasimpático. Por ejemplo, todos parámetros cardiacos que tenían correlación negativa con las dimensiones del flow, eran representativos del sistema nervioso simpático, y todos los que tenían correlación positiva, informaban de la modulación del sistema mervioso parasimpático. Esto quería decir que, a mayor activación simpática, que tiende a activar los órganos vitalers, menor flow, mientras que a mayor actividad parasimpática, que devuelve a la tranquilidad a los órganos vitales, más flow, con todos y cada uno de los múltiples parámetros cardiacos estudiados y con todas las dimensiones del flow.
Es por ello que, además de validarse la escala EduFlow en español para contextos reales (validez ecológica) y para grupos de personas (normalmente, se medía para personas aisladas), usando formas tradicionales de la psicometría, la escala se validó también desde un enfoque fisiológico.
No solo quedó aquí la cosa, sino que este trabajo mostró que, para cada participante individual, existía un plano con forma de concha que definía el estado de flow (absortamiento cognitivo) a las mil maravillas con respecto a la activación del sistema nervioso simpático y del parasimpático. Este modelo completo, lo publicaré en cuanto tenga tiempo.
Además, como profesor que impartía las clases en las investigaciones de campo, yo también monitorizaba mis parámetros cardiacos. A diferencia de mi alumnado, que en ocasiones mostraba estar con un tono relajado y disfrutando de las lecciones (en pleno flow), yo siempre reportaba estar en flow profundo en mi diario de clase, pero no me sentía relajado ni disfrutando. Es lo que se denominan estados clutch, que se diferencian del flow en que el esfuerzo no es aparente, sino consciente y hasta estresante en cierto modo. Curiosamente, mis puntos experimentales en el gráfico con forma de concha se situaban en una esquina, conde el flow es alto, el sistema nerviso simpático está muy activo y el parasimpático está inhibido. Esto permitío identificar la zona donde con más probabilidad las personas están en clutch, en lugar de en flow. Esto puede verse en las imágenes siguientes.
Rosas, D.A., Padilla-Zea, N., Heutte, J., & Burgos, D. (2025). Physiological flow-clutch states identification within the EduFlow scale in educational STEAM real-word scenarios. International Journal of Technology in Education (IJTE), 8(3), 590-605. https://doi.org/10.46328/ijte.1125
