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<journal-title specific-use="original" xml:lang="es">Interdisciplinaria</journal-title>
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<publisher-name>Centro Interamericano de Investigaciones Psicológicas y Ciencias Afines</publisher-name>
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<article-title xml:lang="es">Neurociencia y responsabilidad social: Decodificando neuromitos desde la  perspectiva del estudiante universitario</article-title>
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<trans-title xml:lang="en">Neuroscience and social responsibility: Decoding neuromyths from the view of the university student</trans-title>
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<alt-title alt-title-type="rt-running">Sarmiento-Peralta, G., Severino-González, P., Expósito, C., Salazar de la Torre, M. (2024) Neurociencia y responsabilidad social: Decodificando neuromitos desde la perspectiva del estudiante universitario. <italic>Interdisciplinaria</italic> 41(2)</alt-title>
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<institution content-type="original">Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Perú. https://orcid.org/0000-0003-0948-9271</institution>
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<title>Resumen</title>
<p>Los neuromitos limitan la calidad de las evidencias conceptuales y empíricas de la neurociencia y en tal sentido, tienen un importante impacto en la aplicación del conocimiento neurocientífico en la universidad. La responsabilidad social y las políticas educativas pueden influenciar sustancialmente en su abordaje. La relación entre neurociencia y educación ha encauzado una profunda reflexión conceptual, epistemológica, metodológica y empírica. El presente artículo tiene por objeto identificar la presencia de neuromitos en estudiantes de universidades públicas y privadas de Perú. El diseño del estudio es de tipo cuantitativo de carácter descriptivo-correlacional de tipo cuantitativo y de corte transeccional. Se administró el Cuestionario de prevalencia de neuromitos desarrollado a 505 estudiantes con el fin de evaluar su creencia en neuromitos. Como resultado del estudio, se encontraron diferencias estadísticamente significativas según sexo, procedencia, universidad y exposición al  conocimiento neurocientífico. Es necesario que futuras investigaciones consideren alcances multicéntricos tanto a nivel regional como internacional, que utilicen análisis multivariados que permitan llegar a explicaciones causales e interactuar con otros constructos como el pensamiento complejo, la transdisciplina, la conciencia sostenible y la responsabilidad social corporativa. Finalmente, sería valioso realizar investigaciones experimentales para determinar el efecto de los programas educativos de formación en neurociencias sobre la presencia de neuromitos. Una investigación longitudinal que examine el rumbo y el impacto de las políticas educativas enfocadas en la difusión de la evidencia neurocientífica, la capacitación docente, el aseguramiento de la calidad y la erradicación de los neuromitos contribuiría a abordar los neuromitos con mayor relevancia y de forma más afectiva.</p>
</abstract>
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<title>Abstract</title>
<p>Neuromyths limit the quality of the conceptual and empirical evidence of neuroscience, in this sense; they have an important impact on the application of neuroscientific knowledge in the university. Social responsibility and educational policies can substantially influence its approach. The relationship between neuroscience and education has channeled a deep conceptual, epistemological, methodological and empirical reflection. Due to its transdisciplinary nature, this phenomenon has raised a series of challenges at various levels to achieve the integration of these disciplines (Wilcox et al., 2021). This process has generated the ingrained presence of false beliefs about brain functioning that have transcended into public opinion despite having been invalidated by their field of knowledge: the neuromyths (Palláres-Domínguez, 2016). From this point, University Social Responsibility, understood as a model, philosophy, principle and policy focused on the consolidation of a sustainably aware educational community with its strategic partners (Severino-González et al., 2021a), enables a perspective from the pedagogical axis that facilitates socially referenced, evidence-based learning as a framework for action to dissolve neuromyths.</p>
<p>This article aims to identify the presence of neuromyths in students from public and private universities in Peru. The study design is quantitative, descriptive-correlational in nature (Hernández-Sampieri and Mendoza, 2018), and cross-sectional (Pardinas, 2012), since the single self-application of a questionnaire with closed answers is used for the collection of information: The Developed Neuromyths Prevalence. The questionnaire was administered to 505 students in order to assess their beliefs in neuromyths.</p>
<p>As a result of the study, statistically significant differences were found according to gender, origin, university and exposure to neuroscientific knowledge. From the theoretical analysis it is concluded that: (1) the epistemological approach of neuromyths deserves to recognize its complex, highly adaptable and deeply rooted nature within the Latin American scenario; (2) this recognition opens the way to become aware of the subordinate existence of neuromyths from neuroscientific evidence, a situation that resembles a parasitic relationship which transcends conditions such as sex or the university of origin; (3) the eradication of the incessant growth of neuromyths requires focusing on them from a complex, integrative and radically disruptive theoretical architecture, but with solid scientific foundations; and (4) informational neuroscience based on Informational Sociobiological Theory is presented as an option with latent possibilities, given its transdisciplinary nature and for the ease of translating its theoretical postulates into university educational practice.</p>
<p>Likewise, various practical scopes are proposed: 1) commit from the university senior management economic and responsibility funds for the application of strategies for quality assurance and prevention of neuromyths; 2) implement a permanent training program for the faculty on positive evidence of the application of neuroscience in education, in particular informational neuroscience, from the training of trainers approach, in order to ensure the widest possible scope; 3) carry out campaigns on the positive effects of neuroscience in education and the negative effects of neuromyths in order to sensitize the university community; and 4) promote the gradual incorporation of neuroscience courses in the university curriculum.</p>
<p>It is recommended that future research considers multicentric scopes both regionally and internationally using multivariate analyzes that allow reaching causal explanations and interaction with other constructs such as complex thinking, transdiscipline and sustainable consciousness. Finally, it would be valuable to carry out experimental research in order to determine the effect of educational neuroscience training programs on the presence of neuromyths. Longitudinal research that examines the course and impact of educational policies focused on the dissemination of neuroscientific evidence and the eradication of neuromyths would contribute to addressing neuromyths with greater relevance.</p>
</trans-abstract>
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<title>Palabras clave</title>
<kwd>neuromitos</kwd>
<kwd>responsabilidad social</kwd>
<kwd>educación superior</kwd>
<kwd>estudiantes</kwd>
<kwd>neurociencia</kwd>
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<title>Keywords</title>
<kwd>neuromyths</kwd>
<kwd>social responsibility</kwd>
<kwd>higher education</kwd>
<kwd>students</kwd>
<kwd>neuroscience</kwd>
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<title>
<bold>Introducción</bold>
</title>
<p>Desde hace más de 30 años, el estudio de los neuromitos ha sido un tema de investigación que ha despertado un enorme interés en la comunidad científica y académica. En 1988, el Consejo Asesor del Instituto Nacional de Desórdenes Neurológicos y Accidentes Cerebrovasculares (NINDS) de los Estados Unidos publicó una serie de documentos técnicos en los que destacó la importancia de promover la investigación neurocientífica, especialmente en el campo de los desórdenes neurológicos <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref2">(Burman y Collins, 2020)</xref>. En 1989, el presidente George Bush, en respuesta a estos reportes, firmó una declaración presidencial en la que designaba la década de los 90 como la Década del Cerebro y llamaba a los Estados Unidos a acompañar de forma apropiada esta nueva etapa en las ciencias. Esta decisión política desembocó en profundos cambios intelectuales, tecnológicos y sociales <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref21">(Lazar, 2020)</xref>.</p>
<p>Posteriormente, el interés por la neurociencia condujo a un vigoroso avance científico que se evidencia en la conformación de un ambiente académico cada vez más diverso y abierto a investigar, analizar y difundir las posibilidades que la neurociencia ofrece por su condición de interdisciplina<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref48"> (Turner y Clandinin, 2021</xref>). En tal sentido, desde las ciencias de la educación, comenzaron a preguntarse dentro de qué ámbitos la neurociencia le podría resultar beneficiosa. Ello desembarcó en la constitución de iniciativas institucionales en las que se destacan el programa “Mente, cerebro y educación” de la Universidad de Harvard (<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref44">Schwartz, 2015</xref>), el Centro de Transferencia de la Neurociencia y el Aprendizaje en Ulm (<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref18">Hille, 2011</xref>), la Sociedad Internacional Mente, Cerebro y Educación <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref45">(Steenbeek y Van Geert, 2015</xref>), y el Centro para la Investigación e Innovación Educativa de la OCDE<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref20"> (Keifer y Summers, 2021).</xref>
</p>
<p>Ahora bien, la relación entre la neurociencia y la educación ha encauzado una profunda reflexión conceptual, epistemológica, metodológica y empírica. Por su naturaleza transdisciplinar, este fenómeno ha suscitado una serie de desafíos en diversos niveles para lograr la integración de estas disciplinas (<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref51">Wilcox et al., 2021)</xref>. Así, este proceso se ha ido desarrollando en medio de un caluroso debate científico entre argumentos a favor y en contra. Esto ha generado la presencia arraigada de falsas creencias acerca del funcionamiento cerebral que han trascendido hacia la opinión pública pese a haber sido invalidadas por su campo de conocimiento, manifiestamente, los neuromitos (<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref32">Palláres-Domínguez, 2016).</xref>
</p>
<p>Desde este punto, la Responsabilidad Social Universitaria –entendida como un modelo, filosofía, principio y política enfocada hacia la consolidación de una comunidad educativa sosteniblemente consciente con sus socios estratégicos (<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref42">Severino-González et al., 2021b)</xref>–, faculta una perspectiva desde el eje pedagógico que facilita aprendizajes socialmente referenciados, basados en la evidencia, como un marco de acción para disolver los neuromitos.</p>
<p>Esta nueva lógica del abordaje se encuentra guiada por la comprensión del conocimiento como intervención en lo real y no como exclusiva representación de lo real; es decir, la legitimación del conocimiento como producción social, que resulta de la acción-problematización-reflexión-acción y educación como una relación dialógico-dialéctica que articula enseñanza-investigación-extensión para asegurar la calidad educativa. Es por ello que las instituciones de educación superior están llamadas a asumir, como estrategia institucional, misional y operativa, a la neurociencia educativa, a fin de desterrar los neuromitos de la práctica educativa y responder a los requerimientos y demandas de una sociedad que exige calidad, flexibilidad, dinamismo e incluso inmediatez (<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref8">Díaz-Mujica et al., 2022</xref>).</p>
<p>La responsabilidad social puede ser abordada a través de lo extracurricular y curricular, lo que tributa a la formación integral de sus educandos (<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref1">Bonilla-Yucailla et al., 2020)</xref>, lo que se podría materializar a través de programas de asignaturas que integren resultados de aprendizajes que tributan a competencias vinculadas con la ética, la responsabilidad social y la sustentabilidad, fortalecidos desde la neurociencia educativa <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref38">(Sarmiento-Peralta et al., 2021</xref>). La implementación de políticas educativas, basadas en la responsabilidad social y sus contribuciones, coadyuvan a la generación de entornos de aprendizajes que motivan al despliegue de un rol innovador, sustentable e integrador <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref3">(Cajachagua et al., 2022;</xref>
<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref37"> Santeli y Montoya, 2017</xref>). Finalmente, algunas casas de estudios superiores buscan alcanzar una formación de carácter integral, humanista y responsable (<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref35">Pons y González, 2018</xref>;<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref41"> Severino-González et al., 2022a</xref>), para facilitar  herramientas que permitan afrontar retos éticos del mundo moderno y conduzcan a cambios y transformaciones en una sociedad que se encuentra en desconcierto político, ético, medioambiental y sanitario (<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref24">Martin-Fiorino, 2020</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref29">Ojalvo y Curiel, 2015</xref>).</p>
<p>Todo lo anterior constituye la inherente necesidad de entender los neuromitos como un fenómeno que impacta en el aseguramiento de la calidad educativa (<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref6">Ching et al., 2020)</xref>, del rendimiento académico (<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref26">Mc Mahon et al., 2019</xref>), en la satisfacción estudiantil <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref28">(Newton y Salvi, 2020)</xref> y como una estrategia de abordaje acorde a su condición compleja, desde la perspectiva de la responsabilidad en contextos universitarios <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref38">(Sarmiento-Peralta et al., 2021</xref>), En esa línea, es preciso destacar que existe una serie de factores propios de los estudiantes universitarios como el sexo <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref9">(Duvel et al., 2017</xref>), la universidad de procedencia y el conocimiento neurocientífico (<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref25">Maureira et al., 2021)</xref> que pueden confluir como variables intervinientes en la prevalencia de neuromitos.</p>
<p>La búsqueda de nuevas comprensiones sobre los neuromitos, permite el estudio de la nuerociencia desde la perspectiva de la responsabilidad social universitaria (Flores-Fernandez et al., 2022), siempre desde la visión de una neurociencia educativa sustentada en el arquetipo de una consciencia humana solidificada por la información social <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref43">(Severino-González et al., 2022c)</xref>. Lo anterior diversifica los campos de acción de la neurociencia, a la vez que permite su diálogo con la responsabilidad social (<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref14">Flores Ferro y Maureira Cid, 2020)</xref>.</p>
<p>Para el correcto desarrollo de este artículo, a continuación, se presenta su estructura: en el primer apartado, se constituyen las bases teóricas sobre las cuales se sostiene la investigación; en el segundo, se precisan las decisiones metodológicas; en el tercero, se describen los principales resultados; en el cuarto apartado, se propone una discusión que permite analizar y, finalmente, en el quinto párrafo se presentan las conclusiones.</p>
</sec>
<sec>
<title>
<bold>Método</bold>
</title>
<sec>
<title>
<bold>Diseño</bold>
</title>
<p>El diseño del estudio es cuantitativo de carácter descriptivo-correlacional<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref17"> (Hernández-Sampieri y Mendoza, 2018)</xref>, debido a que tiene como objetivo principal identificar la presencia de neuromitos en estudiantes universitarios de Perú. Asimismo, es una investigación cuantitativa y transeccional (<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref34">Pardinas, 2012</xref>), debido a que se utiliza la autoaplicación única de un cuestionario con respuestas cerradas para el levantamiento de información.</p>
</sec>
<sec>
<title>
<bold>Participantes</bold>
</title>
<p>La muestra es de naturaleza no probabilística por conveniencia (<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref30">Otzen y Manterola, 2017</xref>) y quedó conformada por un total de 505 estudiantes de universidades públicas y privadas de Perú. La ventana para la recolección de datos se llevó a cabo entre el 19 de enero al 10 de octubre del 2021. En la <xref ref-type="table" rid="gt1">Tabla 1 </xref>se encuentran las características sociodemográficas de los sujetos de investigación.</p>
<p>
<bold>Tabla 1</bold>
</p>
<p>
<bold>
<italic>Características de los participantes</italic>
</bold>
</p>
<p>
<table-wrap id="gt1">
<label>Tabla 1</label>
<alternatives>
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<table id="gt2-526564616c7963">
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</tr>
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<tbody>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">Variable</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Criterios</td>
<td rowspan="1" colspan="2">Cantidad</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Valores (%)</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="2" colspan="1">Sexo</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Mujer</td>
<td rowspan="1" colspan="2">266</td>
<td rowspan="1" colspan="1">52.67</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">Hombre</td>
<td rowspan="1" colspan="2">239</td>
<td rowspan="1" colspan="1">47.33</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="3" colspan="1">Edad</td>
<td rowspan="1" colspan="1">18 a 23 años</td>
<td rowspan="1" colspan="2">253</td>
<td rowspan="1" colspan="1">50.1</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">24 a 30 años</td>
<td rowspan="1" colspan="2">201</td>
<td rowspan="1" colspan="1">39.8</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">31 a 58 años</td>
<td rowspan="1" colspan="2">51</td>
<td rowspan="1" colspan="1">10.1</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="2" colspan="1">Procedencia</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Rural</td>
<td rowspan="1" colspan="2">153</td>
<td rowspan="1" colspan="1">30.3</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">Urbana</td>
<td rowspan="1" colspan="2">352</td>
<td rowspan="1" colspan="1">69.7</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="2" colspan="1">Estudiante</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Pregrado</td>
<td rowspan="1" colspan="2">438</td>
<td rowspan="1" colspan="1">86.73</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">Posgrado</td>
<td rowspan="1" colspan="2">67</td>
<td rowspan="1" colspan="1">13.27</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="2" colspan="1">Universidad</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Pública</td>
<td rowspan="1" colspan="2">419</td>
<td rowspan="1" colspan="1">82.97</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">Privada</td>
<td rowspan="1" colspan="2">86</td>
<td rowspan="1" colspan="1">17.03</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="7" colspan="1">Años de estudio</td>
<td rowspan="1" colspan="2">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">92</td>
<td rowspan="1" colspan="1">18.22</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="2">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">120</td>
<td rowspan="1" colspan="1">23.76</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="2">3</td>
<td rowspan="1" colspan="1">94</td>
<td rowspan="1" colspan="1">18.61</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="2">4</td>
<td rowspan="1" colspan="1">93</td>
<td rowspan="1" colspan="1">18.42</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="2">5</td>
<td rowspan="1" colspan="1">78</td>
<td rowspan="1" colspan="1">15.45</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="2">6</td>
<td rowspan="1" colspan="1">18</td>
<td rowspan="1" colspan="1">3.56</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="2">7</td>
<td rowspan="1" colspan="1">10</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.98</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</alternatives>
</table-wrap>
</p>
</sec>
<sec>
<title>
<bold>Instrumento</bold>
</title>
<p>Se utilizó la versión traducida al español <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref31">(Painemil et al., 2021</xref>) del cuestionario sobre neuromitos de <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref7">Dekker et al. (2012)</xref> que cuenta con un total de 15 reactivos (<xref ref-type="table" rid="gt3">Tabla 2</xref>) y que ha evidenciado coeficientes alfa de Cronbach aceptables en diversos estudios  recientes:<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref4"> Canbulat y Kiriktas (2017</xref>; α = .675), Grospietsch y Mayer (2019; α = .76), Van Elk (2019; α = .73), <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref10">Eitel et al. (2019</xref>; α = .90), <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref11">Eitel et al. (2021</xref>; α =.72) y <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref27">Navarro et al. (2022;</xref> α = .84),  lo que constata la consistencia interna del instrumento. Los participantes pueden decidir sus respuestas entre tres categorías: a) sí, b) no y c) no sé. Previo al llenado del instrumento propiamente dicho, se solicitó información sociodemográfica y académica.</p>
<p>Tabla 2</p>
<p>
<table-wrap id="gt2">
<label>Tabla 2</label>
<alternatives>
<graphic xlink:href="18081840027_gt9.png" position="anchor" orientation="portrait"/>
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<tr style="display:none;">
<th style="display:none;"/>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">Ítem</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Enunciado</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Condición</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Utilizamos nuestro cerebro 24 horas al día.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Correcto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Los niños deben adquirir su idioma nativo antes de aprender su segundo idioma. Si no lo hacen, ninguno de los dos será completamente adquirido.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Incorrecto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">3</td>
<td rowspan="1" colspan="1">El cerebro de los niños es más grande que el de las niñas.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Correcto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">4</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Si los alumnos no beben cantidades suficientes de agua (6-8 vasos al día), sus cerebros se encogen.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Incorrecto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">5</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Se ha demostrado científicamente que los suplementos de ácidos grasos (omega-3 y omega-6) tienen un efecto positivo en el logro académico.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Incorrecto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">6</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Cuando se daña un área del cerebro, otra área puede asumir su función.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Correcto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">7</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Solo usamos el 10 % de nuestro cerebro.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Incorrecto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">8</td>
<td rowspan="1" colspan="1">El hemisferio izquierdo y derecho del cerebro siempre trabajan juntos.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Correcto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Las diferencias en el dominio hemisférico (cerebro izquierdo, cerebro derecho) pueden ayudar a explicar diferencias individuales entre aprendices.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Incorrecto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">10</td>
<td rowspan="1" colspan="1">El cerebro de niños y niñas se desarrolla al mismo tiempo.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Incorrecto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">11</td>
<td rowspan="1" colspan="1">El desarrollo del cerebro termina al mismo tiempo que los estudiantes comienzan la enseñanza media.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Incorrecto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">12</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Hay períodos críticos en la infancia después de los cuales ciertas cosas ya no pueden aprenderse. </td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Incorrecto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">13</td>
<td rowspan="1" colspan="1">La información se almacena en una red de células distribuidas en todo el cerebro.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Correcto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">14</td>
<td rowspan="1" colspan="1">El aprendizaje no se produce por la generación de nuevas células cerebrales.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Correcto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">15</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Los individuos aprenden mejor cuando reciben información según su estilo de aprendizaje preferido (por ejemplo, auditivo, visual, kinestésico).</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Incorrecto</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</alternatives>
</table-wrap>
</p>
<p>
<italic>Cuestionario sobre neuromitos de Decker et al. (2012) traducido por Painemil et al. (2021) </italic>
</p>
</sec>
<sec>
<title>
<bold>Procedimiento</bold>
</title>
<p>La administración del instrumento se llevó a cabo mediante un formulario de Google Forms® debido a las limitaciones impuestas por el Covid-19. El relevamiento de la información estuvo signado en todo momento por los estándares éticos para este tipo de estudios. La participación en esta indagación dependía de la aceptación, por parte de cada participante, de un consentimiento informado en formato electrónico inserto en el inicio del formulario. No se entregó ninguna retribución por la participación.</p>
</sec>
<sec>
<title>
<bold>Estrategia de análisis</bold>
</title>
<p>El análisis de los datos se realizó con el programa SPSS18. En primer lugar, se examinaron los supuestos de normalidad y homocedasticidad a través de la prueba Kolmogorov-Smirnov, debido al número de sujetos según la característica sociodemográfica de los participantes. Ahora bien, como la distribución obtenida de los datos fue «no normal», se utilizaron las pruebas no paramétricas H de Kruskal-Wallis y U Mann Whitney. Finalmente, se estimaron estadísticos descriptivos y medidas de dispersión.</p>
</sec>
</sec>
<sec>
<title>
<bold>Resultados</bold>
</title>
<p>En la siguiente sección se presentan los resultados del análisis inferencial según las características sociodemográficas y la dimensión neurociencia, para lo cual se tomaron en cuenta los estadísticos descriptivos y las medidas de dispersión.</p>
<sec>
<title>
<bold>Análisis inferencial</bold>
</title>
<p>La examinación de diferencias estadísticamente significativas se desarrolla al considerar la escala de neuromitos según dimensión de neurociencia y las características sociodemográficas de los estudiantes universitarios. Para ello, previamente, se analizaron los supuestos de normalidad y homocedasticidad a través de la prueba Kolmogorov-Smirnov. Los resultados de la prueba evidenciaron que los datos responden a una distribución «no normal». En consecuencia, se tuvieron que aplicar las pruebas no paramétricas de Kruskal-Wallis y U Mann Whitney. Este análisis permitió identificar diferencias estadísticamente significativas en las variables: sexo (hombre o mujer), procedencia (zona urbana o rural), universidad (pública o privada) y dimensión neurociencia (conocimiento, lectura y participación). En relación a lo antes señalado, se exponen los hallazgos según la identificación de diferencias de medias estadísticamente significativas.</p>
<p>En la<xref ref-type="table" rid="gt3"> tabla 3</xref> se identifican las medidas de tendencia central, dispersión y el <italic>p</italic> valor por dimensión según sexo. Las diferencias significativas se encuentran en las variables: V7 y V9. Se puede identificar en la V7 que los mayores valores son expresados por los hombres (<italic>M </italic>= 1.75; mediana = 1; DE = .87). En cambio, los mayores valores según la V9 se encuentran en el grupo de mujeres (<italic>M</italic> = 2.17; mediana = 3; DE = .93).</p>
<p>
<bold>Tabla 3</bold>
</p>
<p>
<bold>
<italic>Media, mediana, desviación estándar (DE) y p-valor por dimensión según sexo</italic>
</bold>
</p>
<p>
<table-wrap id="gt3">
<label>Tabla 3</label>
<alternatives>
<graphic xlink:href="18081840027_gt3.png" position="anchor" orientation="portrait"/>
<table id="gt3-526564616c7963">
<thead style="display:none;">
<tr style="display:none;">
<th style="display:none;"/>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">Ítem</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Enunciado</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Condición</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Utilizamos nuestro cerebro 24 horas al día.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Correcto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Los niños deben adquirir su idioma nativo antes de aprender su segundo idioma. Si no lo hacen, ninguno de los dos será completamente adquirido.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Incorrecto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">3</td>
<td rowspan="1" colspan="1">El cerebro de los niños es más grande que el de las niñas.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Correcto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">4</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Si los alumnos no beben cantidades suficientes de agua (6-8 vasos al día), sus cerebros se encogen.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Incorrecto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">5</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Se ha demostrado científicamente que los suplementos de ácidos grasos (omega-3 y omega-6) tienen un efecto positivo en el logro académico.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Incorrecto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">6</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Cuando se daña un área del cerebro, otra área puede asumir su función.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Correcto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">7</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Solo usamos el 10 % de nuestro cerebro.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Incorrecto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">8</td>
<td rowspan="1" colspan="1">El hemisferio izquierdo y derecho del cerebro siempre trabajan juntos.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Correcto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Las diferencias en el dominio hemisférico (cerebro izquierdo, cerebro derecho) pueden ayudar a explicar diferencias individuales entre aprendices.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Incorrecto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">10</td>
<td rowspan="1" colspan="1">El cerebro de niños y niñas se desarrolla al mismo tiempo.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Incorrecto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">11</td>
<td rowspan="1" colspan="1">El desarrollo del cerebro termina al mismo tiempo que los estudiantes comienzan la enseñanza media.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Incorrecto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">12</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Hay períodos críticos en la infancia después de los cuales ciertas cosas ya no pueden aprenderse. </td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Incorrecto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">13</td>
<td rowspan="1" colspan="1">La información se almacena en una red de células distribuidas en todo el cerebro.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Correcto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">14</td>
<td rowspan="1" colspan="1">El aprendizaje no se produce por la generación de nuevas células cerebrales.</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Correcto</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">15</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Los individuos aprenden mejor cuando reciben información según su estilo de aprendizaje preferido (por ejemplo, auditivo, visual, kinestésico).</td>
<td rowspan="1" colspan="1">  Incorrecto</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</alternatives>
</table-wrap>
</p>
<p>Fuente: Elaboración propia.</p>
<p>En la <xref ref-type="table" rid="gt4">tabla 4</xref> se identifican las medidas de tendencia central, la dispersión y el <italic>p </italic>por dimensión según procedencia. Se puede observar que se encuentran diferencias significativas en las variables: V2, V11 y V13. También se puede señalar que en la V2 los mayores valores son expresados por las personas de procedencia urbana (<italic>M</italic> = 1.89; mediana = 2; DE = .93). En cambio, los mayores valores según la V11 se encuentran en el grupo de procedencia rural (<italic>M</italic> = 1.95; mediana = 2; DE = .96). Por último, en la V13 se encuentran valores mayores en las personas de procedencia urbana (<italic>M</italic> = 2.26; mediana = 3; DE = .90).</p>
<p>
<bold>Tabla 4</bold>
</p>
<p>
<bold>
<italic>Media, mediana, desviación estándar (DE) y p-valor por dimensión según procedencia</italic>
</bold>
</p>
<p>
<table-wrap id="gt4">
<label>Tabla 4</label>
<alternatives>
<graphic xlink:href="18081840027_gt4.png" position="anchor" orientation="portrait"/>
<table id="gt4-526564616c7963">
<thead style="display:none;">
<tr style="display:none;">
<th style="display:none;"/>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td rowspan="2" colspan="1">Variable</td>
<td rowspan="1" colspan="3">Mujer</td>
<td rowspan="1" colspan="3">Hombre</td>
<td rowspan="2" colspan="1">
<italic>p </italic>valor</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">
<italic>M</italic>
</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Mediana</td>
<td rowspan="1" colspan="1">DE</td>
<td rowspan="1" colspan="1">
<italic>M</italic>
</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Mediana</td>
<td rowspan="1" colspan="1">DE</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.68</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.71</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.89</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.64</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.72</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.93</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.77</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.44</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V3</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.72</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.78</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.44</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V4</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.88</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.79</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.31</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V5</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.76</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.93</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.85</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.92</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.26</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V6</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.37</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.48</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.39</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.49</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.67</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V7</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.57</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.8</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.75</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.87</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.01</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V8</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.07</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.93</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.09</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.82</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.17</td>
<td rowspan="1" colspan="1">3</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.93</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.99</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.92</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.03</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V10</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.04</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.05</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.89</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.88</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V11</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.77</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.94</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.79</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.94</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.8</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V12</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.05</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.99</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.92</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.51</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V13</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.21</td>
<td rowspan="1" colspan="1">3</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.92</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.18</td>
<td rowspan="1" colspan="1">3</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.93</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.83</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V14</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.74</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.89</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.87</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.1</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V15</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.84</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.94</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.71</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.13</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</alternatives>
</table-wrap>
</p>
<p>Fuente: Elaboración propia.</p>
<p>En la <xref ref-type="table" rid="gt5">tabla 5</xref> se identifican las medidas de tendencia central, medida de dispersión y el <italic>p </italic>por dimensión según clasificación de la universidad. Se puede observar que hay diferencias significativas en las variables: V10, V11, V12 y V13. Los mayores valores en la V10 se encuentran en el grupo de estudiantes que cursan su enseñanza superior en universidades privadas (<italic>M</italic> = 2.22; mediana = 3; DE = .89). En cambio, según la V11 los mayores valores son expresados por futuros profesionales que cursan estudios en universidades públicas (<italic>M</italic> = 1.85; mediana = 1; DE = .95). Por otro lado, al considerar la variable V12, los mayores valores están en el grupo de estudiantes que pertenecen a universidades públicas (<italic>M</italic> = 2.06; mediana = 2; DE = .91). Finalmente, según la variable V13, los mayores valores son expresados por los estudiantes vinculados a universidades privadas (<italic>M</italic> = 2.45; mediana = 3; DE = .84).</p>
<p>
<bold>Tabla 5</bold>
</p>
<p>
<bold>
<italic>Media, mediana, desviación estándar (DE) y p-valor por dimensión según clasificación universidad</italic>
</bold>
</p>
<p>
<table-wrap id="gt5">
<label>Tabla 5</label>
<alternatives>
<graphic xlink:href="18081840027_gt5.png" position="anchor" orientation="portrait"/>
<table id="gt5-526564616c7963">
<thead style="display:none;">
<tr style="display:none;">
<th style="display:none;"/>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td rowspan="2" colspan="1">Procedencia</td>
<td rowspan="1" colspan="3">Urbano</td>
<td rowspan="1" colspan="3">Rural</td>
<td rowspan="2" colspan="1">
<italic>p </italic>valor</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">
<italic>M</italic>
</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Mediana</td>
<td rowspan="1" colspan="1">DE</td>
<td rowspan="1" colspan="1">
<italic>M</italic>
</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Mediana</td>
<td rowspan="1" colspan="1">DE</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.67</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.88</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.76</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.93</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.33</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.68</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.89</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.93</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.01</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V3</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.75</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.74</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.84</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V4</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.82</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.88</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.52</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V5</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.78</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.93</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.86</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.94</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.34</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V6</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.37</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.49</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.39</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.49</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.68</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V7</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.61</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.82</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.77</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.88</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.05</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V8</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.11</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.03</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
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</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.09</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.93</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.07</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.94</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.79</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V10</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.04</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.05</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.88</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V11</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.7</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.93</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.95</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.96</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.0</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V12</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.97</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.12</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
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</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V13</td>
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<td rowspan="1" colspan="1">3</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.9</td>
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</tr>
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<td rowspan="1" colspan="1">V14</td>
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<td rowspan="1" colspan="1">.88</td>
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<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.95</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.05</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</alternatives>
</table-wrap>
</p>
<p>Fuente: Elaboración propia.</p>
<p>En la <xref ref-type="table" rid="gt6">tabla 6</xref> se identifican las medidas de tendencia central, las medidas de dispersión y el <italic>p</italic> por dimensión según conocimiento. Se puede observar que hay diferencias significativas en las variables: V3 y V4. Los mayores valores en la V3 se encuentran en el grupo de estudiantes que señalan poseer conocimientos sobre neurociencia (<italic>M</italic> = 1.95; mediana = 2; DE = .93). En relación a la V4, los mayores valores son expresados por los estudiantes que no poseen conocimiento sobre neurociencia (<italic>M</italic> = 2.01; mediana = 2; DE = .95).</p>
<p>
<bold>Tabla 6</bold>
</p>
<p>
<bold>
<italic> Media, mediana, desviación estándar (DE) y p-valor por dimensión según conocimiento</italic>
</bold>
</p>
<p>
<table-wrap id="gt6">
<label>Tabla 6</label>
<alternatives>
<graphic xlink:href="18081840027_gt6.png" position="anchor" orientation="portrait"/>
<table id="gt6-526564616c7963">
<thead style="display:none;">
<tr style="display:none;">
<th style="display:none;"/>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td rowspan="2" colspan="1">Universidad</td>
<td rowspan="1" colspan="3">Pública</td>
<td rowspan="1" colspan="3">Privada</td>
<td rowspan="2" colspan="1">
<italic>p </italic>valor</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">
<italic>M</italic>
</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Mediana</td>
<td rowspan="1" colspan="1">DE</td>
<td rowspan="1" colspan="1">
<italic>M</italic>
</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Mediana</td>
<td rowspan="1" colspan="1">DE</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.68</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.89</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.76</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.43</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.74</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.92</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.74</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.93</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.97</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V3</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.78</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.61</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.89</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.11</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V4</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.82</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.94</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.92</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.24</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V5</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.82</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.93</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.73</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.44</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V6</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.38</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.49</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.38</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.49</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.93</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V7</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.65</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.83</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.69</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.89</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.77</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V8</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.11</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.92</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.95</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.15</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.94</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.34</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V10</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.01</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.22</td>
<td rowspan="1" colspan="1">3</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.89</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.04</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V11</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.85</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.95</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.39</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.77</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.0</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V12</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.06</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.8</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.02</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V13</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.15</td>
<td rowspan="1" colspan="1">3</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.93</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.45</td>
<td rowspan="1" colspan="1">3</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.84</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.01</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V14</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.81</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.8</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.88</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.99</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V15</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.79</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.93</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.74</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.92</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.67</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</alternatives>
</table-wrap>
</p>
<p>Fuente: Elaboración propia.</p>
<p>En la <xref ref-type="table" rid="gt7">tabla 7</xref> se identifican las medidas de tendencia central, las medidas de dispersión y el <italic>p</italic> por dimensión según acceso a la información. La diferencia significativa se encuentra en la variable V12. En relación a los mayores valores, corresponde al grupo de estudiantes que declaran haber leído información sobre neurociencia (<italic>M</italic> = 2.13; mediana = 2; DE = .92).</p>
<p>
<bold>Tabla 7</bold>
</p>
<p>
<bold>
<italic>Media, mediana, desviación estándar (DE) y p-valor por dimensión según lectura</italic>
</bold>
</p>
<p>
<table-wrap id="gt7">
<label>Tabla 7</label>
<alternatives>
<graphic xlink:href="18081840027_gt7.png" position="anchor" orientation="portrait"/>
<table id="gt7-526564616c7963">
<thead style="display:none;">
<tr style="display:none;">
<th style="display:none;"/>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td rowspan="2" colspan="1">Variable</td>
<td rowspan="1" colspan="3">Posee conocimiento</td>
<td rowspan="1" colspan="4">No posee conocimiento</td>
<td rowspan="2" colspan="1">
<italic>p </italic>valor</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">
<italic>M</italic>
</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Mediana</td>
<td rowspan="1" colspan="1">DE</td>
<td rowspan="1" colspan="1">
<italic>M</italic>
</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Mediana</td>
<td rowspan="1" colspan="2">DE</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.66</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.88</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.79</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.93</td>
<td rowspan="1" colspan="2">.19</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.74</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.92</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.75</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.92</td>
<td rowspan="1" colspan="2">.85</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V3</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.66</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.89</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.95</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.93</td>
<td rowspan="1" colspan="2">.0</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V4</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.77</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.88</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.01</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.95</td>
<td rowspan="1" colspan="2">.01</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V5</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.76</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.92</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.96</td>
<td rowspan="1" colspan="2">.14</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V6</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.37</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.48</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.41</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.49</td>
<td rowspan="1" colspan="2">.38</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V7</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.66</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.83</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.64</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.87</td>
<td rowspan="1" colspan="2">.65</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V8</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.11</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.0</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.95</td>
<td rowspan="1" colspan="2">.22</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.08</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.93</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.09</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.94</td>
<td rowspan="1" colspan="2">.92</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V10</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.03</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.89</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.08</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.93</td>
<td rowspan="1" colspan="2">.52</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V11</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.79</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.94</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.74</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.95</td>
<td rowspan="1" colspan="2">.53</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V12</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.06</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.93</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.94</td>
<td rowspan="1" colspan="2">.17</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V13</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.19</td>
<td rowspan="1" colspan="1">3</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.92</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.21</td>
<td rowspan="1" colspan="1">3</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.94</td>
<td rowspan="1" colspan="2">.82</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V14</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.77</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.88</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.93</td>
<td rowspan="1" colspan="2">.14</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V15</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.74</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.92</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.89</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.93</td>
<td rowspan="1" colspan="2">.08</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</alternatives>
</table-wrap>
</p>
<p>Fuente: Elaboración propia.</p>
<p>En la <xref ref-type="table" rid="gt8">tabla 8 </xref>se identifican las medidas de tendencia central, medidas de <italic>y</italic> el <italic>p</italic> por dimensión según la participación en evento. Se puede observar que se encuentran diferencias significativas en las variables: V1, V3, V8 y V11. Los mayores valores pertenecen a la V1, en el grupo de estudiantes que expresan no haber participado en evento (<italic>M</italic> = 1.76; mediana = 1; DE = .91). En relación a la variable V3, los mayores valores son expresados por futuros profesionales que sostienen no haber participado en evento (<italic>M</italic> = 1.79; mediana = 1; DE = .92). En cambio, al considerar la variable V8, los mayores valores se registran en el grupo de estudiantes que han participado en evento (<italic>M</italic> = 2.31; mediana = 3; DE = .91). Finalmente, para la variable V11, los mayores valores son expresados por los estudiantes que han participado en evento (<italic>M</italic> = 1.97; mediana = 2; DE = .97).</p>
<p>
<bold>Tabla 8</bold>
</p>
<p>
<bold>
<italic>Media, mediana, desviación estándar (DE) y p-valor por dimensión según participación</italic>
</bold>
</p>
<p>
<table-wrap id="gt8">
<label>Tabla 8</label>
<alternatives>
<graphic xlink:href="18081840027_gt8.png" position="anchor" orientation="portrait"/>
<table id="gt8-526564616c7963">
<thead style="display:none;">
<tr style="display:none;">
<th style="display:none;"/>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td rowspan="2" colspan="1">Variable</td>
<td rowspan="1" colspan="3">Ha tenido acceso a información</td>
<td rowspan="1" colspan="3">No ha tenido acceso a información</td>
<td rowspan="2" colspan="1">
<italic>p </italic>valor</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">
<italic>M</italic>
</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Mediana</td>
<td rowspan="1" colspan="1">DE</td>
<td rowspan="1" colspan="1">
<italic>M</italic>
</td>
<td rowspan="1" colspan="1">Mediana</td>
<td rowspan="1" colspan="1">DE</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.71</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.88</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.69</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.68</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.71</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.77</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.93</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.52</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V3</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.67</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.89</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.81</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.92</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.08</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V4</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.77</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.89</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.89</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.92</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.17</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V5</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.8</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.91</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.8</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.94</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.9</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V6</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.38</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.49</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.38</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.49</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.9</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V7</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.63</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.83</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.68</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.85</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.58</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V8</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.14</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.03</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.94</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.2</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.13</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.92</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.05</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.94</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.33</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V10</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.08</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.02</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.47</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V11</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.75</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.94</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.79</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.94</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.63</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V12</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.13</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.92</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.93</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.01</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V13</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.19</td>
<td rowspan="1" colspan="1">3</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.92</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2.2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">3</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.92</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.84</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V14</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.75</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.88</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.85</td>
<td rowspan="1" colspan="1">2</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.9</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.21</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="1" colspan="1">V15</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.85</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.93</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1.73</td>
<td rowspan="1" colspan="1">1</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.92</td>
<td rowspan="1" colspan="1">.13</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</alternatives>
</table-wrap>
</p>
<p>Fuente: Elaboración propia.</p>
</sec>
</sec>
<sec>
<title>
<bold>Discusión</bold>
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<p>Para iniciar el análisis de los resultados, es importante mencionar que no se encuentra en la literatura una evidencia clara respecto de la influencia del sexo en los neuromitos.<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref49"> Van Elk (2019)</xref> –quien investigó los factores psicológicos y cognitivos que predisponen la creencia en neuromitos– y <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref7">Dekker et al. (2012)</xref> –quienes exploraron la prevalencia y predictores de neuromitos– comunicaron la no intervención significativa del sexo entre sus principales resultados. Al abordar a los estudiantes universitarios en específico, <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref25">Maureira et al. (2021</xref>) y <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref9">Duvel et al. (2017)</xref> reportaron la misma situación. El presente estudio encuentra similitud con estos resultados al no evidenciar diferencias significativas según el sexo, excepto en dos variables: La primera es en la V7 que sostiene que: «Solo usamos el 10 % de nuestro cerebro». En esta, los varones obtuvieron una mayor creencia (<italic>p</italic> = .01), lo que entra en consonancia con los resultados de <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref4">Canbulat y Kiriktas (2017)</xref> quienes, tras una prueba <italic>U</italic> de Mann Whitney en estudiantes universitarios, encontraron que los varones tienen un menor nivel de conciencia frente a los neuromitos (<italic>p </italic>&lt; .05). Por otro lado, <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref23">Macdonald et al. (2017) </xref>evidenciaron que el sexo es una variable que no interviene significativamente respecto de este enunciado en específico (<italic>p</italic> &lt; .001). La segunda es en la V9 que sostiene que: «Las diferencias en el dominio hemisférico (cerebro izquierdo, cerebro derecho) pueden ayudar a explicar diferencias individuales entre aprendices». En esta, se identificó que las mujeres obtuvieron una mayor creencia (<italic>p</italic> = .03), lo cual concuerda con lo encontrado por Macdonald et al. (2017), <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref19">Janati et al. (2020)</xref> y <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref13">Flores-Ferro et al. (2021)</xref> –todos en población docente–, lo que revela la imperiosa necesidad de explorar la presencia de neuromitos en la población estudiantil.</p>
<p>Respecto al estudio de la influencia del conocimiento neurocientífico en la creencia de neuromitos, los resultados generales de este estudio armonizan con lo indicado por Zhang et al. (2019) quienes, en un estudio realizado en la provincia de Gansu, China, encontraron que el conocimiento neurocientífico no tenía relación significativa con la creencia en neuromitos (<italic>p </italic>= .412). Ahora bien, al destacar los resultados obtenidos en la V3 que dice que: «El cerebro de los niños es más grande que el de las niñas» y la V4 que sostiene que: «Si los alumnos no beben cantidades suficientes de agua, 6-8 vasos al día, sus cerebros se encogen» del presente estudio (<italic>p</italic> = .00 y <italic>p</italic> = .01, respectivamente), se puede observar que estos resultados se sostienen en indagaciones previas como las realizados por <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref33">Papadatou-Pastou et al. (2017)</xref>, Duvel et al. (2017), <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref26">McMahon et al. (2019)</xref> y <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref6">Ching et al. (2020)</xref>, quienes coligen que el conocimiento neurocientífico es un predictor significativo de una menor creencia en neuromitos (<italic>p</italic> &lt; .001, <italic>p</italic> &lt; .001, <italic>p</italic> = .013, <italic>p</italic> &lt; .005, respectivamente). Sin embargo, es importante destacar que existe una corriente con evidencias contrapuestas en las que el conocimiento neurocientífico es un predictor positivo de la creencia en neuromitos. El trabajo más representativo en esta cuestión es el realizado por Dekker et al. (2012) en el que demuestra que los profesores con conocimiento general sobre el cerebro son más propensos a creer en neuromitos (<italic>p </italic>&lt; .001). Frente a esta evidencia, los autores argumentan que se debe a que los docentes de su muestra se vieron expuestos al conocimiento neurocientífico sin un control de calidad, sumado a su entusiasmo inicial y su poca experiencia en la aplicación de conceptos neurocientíficos en el aula, lo cual se tornó en contra de su desempeño docente. Esta corriente ha sido respaldada por estudios posteriores como los realizados por <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref36">Rato et al. (2013</xref>), <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref15">Gleichgerrcht et al. (2015)</xref> y <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref47">Tovazzi et al. (2020)</xref>. Más allá del lógico argumento que un mayor conocimiento neurocientífico puede proteger de los vacíos y sesgos que representan los neuromitos para la práctica docente que incluyen, por otro lado, los argumentos sostenidos por Dekker et al. (2012), es menester resaltar que, debido al nivel de proliferación de los neuromitos en diferentes escalas de la ciencia educativa (organizaciones supranacionales, universidades, investigadores, estudiantes, entre otros) y al considerar el sostenido crecimiento de la prevalencia de neuromitos -conforme pasen los años-, resultará menos probable encontrar diferencias significativas.</p>
<p>Asimismo, dentro de la influencia del conocimiento neurocientífico –en específico la participación en eventos, cursos o seminarios sobre neurociencia– amerita un análisis particular. En este estudio, por los resultados obtenidos en las variables 1 (“Utilizamos nuestro cerebro 24 horas al día”), 3 (“El cerebro de los niños es más grande que el de las niñas”) y 8 (“El hemisferio izquierdo y derecho del cerebro siempre trabajan juntos”) en las que se encuentran diferencias significativas a favor de que la participación en eventos neurocientíficos favorece la menor creencia en neuromitos (<italic>p</italic> = .00, <italic>p</italic> = .03, <italic>p</italic> = .01, respectivamente). Lo anterior, entra en consonancia con el estudio realizado por McDonald et al. (2017), quienes especificaron en una comparación –según la participación en: 1) un curso, 2) algunos cursos, o 3) muchos cursos de neurociencia–, que aquellos que habían reportado la tercera opción tuvieron mayores respuestas correctas frente a los neuromitos (<italic>p</italic> &lt; .001). En el mismo sentido,<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref5"> Carboni et al. (2021)</xref> refieren los resultados positivos obtenidos por sujetos que participaron en alguna edición del curso <italic>Contribuciones de las ciencias cognitivas a la educación</italic> en su encuesta sobre neuromitos, y <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref47">Tovazzi et al. (2020)</xref>, comunicaron resultados similares (<italic>p</italic> &lt; .039). Por su lado <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref4">Canbulat y Kiriktas (2017)</xref>, en una muestra de 241 docentes de Turquía, determinaron que la participaron en cursos o seminarios favorece significativamente mejores puntajes frente los neuromitos (<italic>p</italic> = .01).</p>
<p>En cuanto al tipo de universidad de la que provienen los estudiantes (pública o privada), en cuatro variables se encontraron diferencias significativas para V10: “El cerebro de niños y niñas se desarrolla al mismo tiempo”; V11: “El desarrollo del cerebro termina al mismo tiempo que los estudiantes comienzan la enseñanza media”; V12: “Hay períodos críticos en la infancia después de los cuales ciertas cosas, ya no pueden aprenderse”, y V13: “La información se almacena en una red de células distribuidas en todo el cerebro”. Los resultados previos evidencian una ligera ventaja general frente a los neuromitos por parte de estudiantes de universidades privadas (<italic>p</italic> = .04). Esto es un resultado interesante en el marco del proceso de acreditación y aseguración de la calidad académica de las universidades latinoamericanas (y que reflejan la mayoría de los rankings universitarios en el Perú), en el que las universidades privadas se encuentran ocupando las primeras plazas y las universidades societarias son las que evidencian un mayor crecimiento. En el análisis comparativo,<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref16"> Grospietsch y Mayer (2019</xref>) sostuvieron que ni el tipo de institución educativa ni su ubicación (urbana o rural) han sido encontrados como factores que se asociaran a la creencia de neuromitos. Esta declaración también encuentra asidero en lo reportado por Dekker et al. (2012) y Rato et al. (2013). Sin embargo, en población china, <xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref52">Zhang et al. (2019</xref>) reportaron que, sorpresivamente, los directores de escuelas clave son más propensos a creer en neuromitos que los directores de escuelas generales (<italic>p </italic>= .049). Es destacable comentar que, en China, las escuelas clave son aquellas que captan mayor presupuesto del Estado y ostentan una mayor reputación académica. En buena cuenta, el análisis de la presencia de neuromitos según la procedencia del estudiante, se decanta aún como un campo de estudio en constante evolución y de parámetros cambiantes.</p>
<p>
<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref28">Newton y Salvi (2020)</xref>, en base a una revisión sistemática bajo las normas PRISMA, enfatizaron como su principal hallazgo que, tras realizar tres análisis separados sobre una muestra de 15045 sujetos, no se evidenció que la creencia en el neuromito sobre estilos de aprendizaje haya disminuido. Esto es así, a pesar que desde el 2004 se tiene evidencia científica de su ineficacia y potencial efecto dañino. Es muy probable que esta situación se repita con los demás neuromitos, al menos en los más difundidos. Distinguen, además, que los estudios en educación superior son aún escasos y de pequeña escala. Desde este punto, las políticas educativas –en particular el enfoque, las herramientas y dispositivos de la responsabilidad social universitaria–, resaltan como un medio de abordaje de los neuromitos, dada su visión holística y presencial transversal. La responsabilidad social universitaria y su praxis está llamada a orientarse en correspondencia con la evidencia científica (Severino-González et al., 2022b). Esto permitiría asegurar resultados más efectivos, elevar la calidad educativa y, por ende,  disminuir la presencia de sesgos, vacíos o brechas en educación.</p>
<p>Para concluir el abordaje de los neuromitos desde el prisma de la responsabilidad social universitaria, se resaltan las siguientes potenciales estrategias: 1) desde la dimensión académica: potenciar la transición del lenguaje neurocientífico al lenguaje educativo, y viceversa (<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref46">Tokuhama-Espinosa, 2019</xref>), que comienza con una mirada interdisciplinar hasta arribar a una óptica transdisciplinar; 2) desde la dimensión de la gestión universitaria: establecer formaciones y programas de capacitación permanentes sobre neurociencia y educación (Newton y Salvi, 2020) al considerar su aplicación en contextos complejos, volátiles y dinámicos; 3) desde la dimensión de investigación: fomentar la toma de decisiones basada en evidencia (<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref50">Visscher, 2021)</xref>, y 4) desde la dimensión personal: facilitar el desarrollo de habilidades de pensamiento crítico, pensamiento complejo, lectura científica y análisis de textos en la comunidad universitaria, como factores protectores frente a los neuromitos (Macdonald et al., 2017). Al respecto de estas estrategias, este trabajo coincide con<xref ref-type="bibr" rid="redalyc_18081840027_ref22"> Lithander et al. (2021)</xref> en acentuar que deben trascender la inicial modificación de las creencias en neuromitos hacia la consecución de cambios en los comportamientos, pensamientos inferenciales y motivaciones a largo plazo.</p>
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<title>
<bold>Conclusiones</bold>
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<p>La presente investigación alcanzó su objetivo principal al identificar diferencias significativas respecto de los neuromitos de estudiantes universitarios de Perú, en torno al sexo (hombre o mujer), la procedencia (zona urbana o rural), la universidad (pública o privada) y la dimensión neurociencia (conocimiento, lectura y participación en eventos neurocientíficos). En particular, se resalta sobre este último aspecto, que la exposición a neurociencia disminuye la presencia de neuromitos en estudiantes universitarios predominantemente, salvo puntuales neuromitos. Esta indagación es la primera de su tipo en Perú y permitirá establecer necesarias comparaciones a nivel internacional.</p>
<p>Dentro del análisis teórico, los resultados obtenidos favorecen la discusión epistemológica sobre la neurociencia y la educación universitaria dentro del marco de la responsabilidad social. Por ello, se comparten las siguientes osbservaciones: 1) el abordaje epistemológico de los neuromitos amerita reconocer su naturaleza compleja, altamente adaptable y profundamente arraigada dentro del escenario latinoamericano; 2) este reconocimiento abre paso para tomar consciencia de la existencia subalterna de los neuromitos a partir de la evidencia neurocientífica, una situación cercana a una relación parasitaria, que trasciende condiciones como el sexo o la universidad de procedencia; 3) la erradicación del incesante crecimiento de los neuromitos precisa enfocarlos desde una arquitectura teórica compleja, integrativa y radicalmente disruptiva, pero con sólidos cimientos científicos, y 4) la neurociencia informacional, basada en la Teoría Sociobiológica Informacional, se presenta como una opción de latentes posibilidades dada su naturaleza transdisciplinar y la facilidad de plasmar sus postulados teóricos en la práctica educativa universitaria.</p>
<p>Ahora bien, en base a lo anterior se plantean las siguientes implicancias prácticas: 1) comprometer, desde la alta dirección universitaria, los fondos económicos y responsables para la aplicación de estrategias de aseguramiento de la calidad y prevención de neuromitos; 2) implementar un programa permanente de capacitación al cuerpo docente sobre evidencia positiva de la aplicación de la neurociencia en la educación, en particular la neurociencia informacional, desde el enfoque formación de formadores, a fin de asegurar el mayor alcance posible; 3) realizar campañas sobre los efectos positivos de la neurociencia en la educación y aquellos negativos de los neuromitos, a fin de sensibilizar a la comunidad universitaria, y 4) promover la incorporación paulatina de cursos de neurociencias en el currículo universitario, así como la integración de las neurociencias en los cursos.</p>
<p>Dentro de las limitaciones del estudio se encuentra el proceso muestral no probabilístico y la limitación de ciertas variables sociodemográficas. Asimismo, solo se ha explorado la población estudiantil dentro de la comunidad universitaria, pero queda pendiente la inclusión de administrativos, docentes/investigadores y gestores universitarios.</p>
<p>Es preciso que futuras investigaciones se planteen alcances multicéntricos tanto a nivel regional como internacional y utilicen análisis multivariantes que permitan alcanzar explicaciones causales y de interacción con otros constructos como el pensamiento complejo, la transdisciplina y la consciencia sostenible. Asimismo, al profundizar cómo los factores de agrupamiento se encuentran relacionados, permitiría la construcción de marcos explicativos más cohesivos de las diferencias encontradas en este estudio. Finalmente, sería valiosa la realización de investigaciones experimentales a fin de determinar el efecto de programas de capacitación en neurociencia educativa sobre la presencia de neuromitos. Además, realizar investigaciones longitudinales que examinen el curso e impacto de políticas educativas enfocadas en la difusión de evidencia neurocientífica y la erradicación de neuromitos, contribuirían a abordarlos con mayor pertinencia.</p>
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<bold>Referencias</bold>
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<mixed-citation publication-type="journal">Zhang, R., Jiang, Y., Dang, B. y Zhou, A. (2019). Neuromyths in Chinese Classrooms: Evidence from headmasters in an Underdeveloped Region of China. <italic>Frontiers in Education, 4</italic>, 8. <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://doi.org/10.3389/feduc.2019.00008">https://doi.org/10.3389/feduc.2019.00008</ext-link>
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<article-title>Neuromyths in Chinese Classrooms: Evidence from headmasters in an Underdeveloped Region of China.</article-title>
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