N-Back: impacto de la estética del estímulo en la eficacia de la respuesta

Autora principal: Sofía de Almeida Bento

Vol. XXI; nº 19; 210

ARTÍCULO ORIGINAL

N-Back: impacto de la estética del estímulo en la eficacia de la respuesta

N-Back: impact of stimulus aesthetics on response effectiveness

Sofía de Almeida Bento, Paulo Rodrigues, Carla Sofia Nascimento, Luis Alberto Coelho Rebelo Maia

Incluido en Revista Electrónica de PortalesMedicos.com, Volumen XXI. Número 19 – Primera quincena de octubre de 2026 – Página inicial: Vol. XXI; nº 19; 210 – DOI: https://doi.org/10.64396/v21-0210 – Cómo citar este artículo

Sobre los autores | Sobre el artículo | Referencias | Anexos

Resumen

Objetivo: Los avances tecnológicos recientes han permitido el desarrollo de nuevas herramientas para la medición, evaluación e la intervención psicológica, promoviendo un uso más frecuente de pruebas digitales, especialmente en el área neuropsicológica. Dado que estas pruebas utilizan estímulos visuales, es esencial entender el impacto que la estética de los estímulos puede tener en el rendimiento individual. En este sentido, el objetivo del presente estudio es determinar si la estética de los estímulos visuales influye en la eficiencia de respuesta de los individuos.

Método: Para este propósito, se utilizaron dos versiones de la prueba N-Back: una versión moderna con estímulos de color y una versión tradicional con estímulos monocromáticos. La muestra consistió en 122 participantes, de entre 18 y 59 años (M = 22,53; SD = 7,62), divididos en dos grupos. Se adoptó el contrapeso ABBA para controlar los efectos de aprendizaje, mientras que la mitad de los participantes completó la versión BAAB para controlar los efectos de orden.

Resultados.El análisis de datos, realizado mediante una medida repetida ANOVA, indicó que la diferente estética de los estímulos no tuvo una influencia significativa en el rendimiento de los participantes. Sin embargo, se observó un aumento significativo en el rendimiento debido al efecto del aprendizaje.

Conclusiones: Las limitaciones del estudio, como el periodo de recogida de datos y el uso de estímulos multimodales, indican la necesidad de futuras investigaciones para explorar el impacto de los factores ambientales y la pureza estética de los estímulos presentados.

Palabras clave

memoria de trabajo; estímulo; diseño; n-back

Abstract

Objective: Recent technological advances have enabled the development of new tools for psychological measurement, evaluation, and intervention, promoting a more frequent use of digital tests, especially in neuropsychological area. Since these tests use visual stimuli, it’s essential to understand the impact that the aesthetics of the stimuli may have on individual performance. In this regard, the aim of the present study is to determine whether the aesthetics of visual stimuli influence individuals’ response efficiency.

Method: For this purpose, two versions of the N-Back test were used: a modern version with coloured stimuli, and a traditional version with monochromatic stimuli. The sample consisted of 122 participants, aged between 18 and 59 years (M = 22.53; SD = 7.62), divided into two groups. The ABBA counterbalancing was adopted to control learning effects, while half of the participants completed the BAAB version to control for order effects.

Results: Data analysis, conducted through a repeated measure ANOVA, indicated that the different aesthetics of the stimuli did not have a significant influence on participants’ performance. However, a significant increase in performance due to the learning effect was observed.

Conclusions: The limitations of the study, such as the data collection period and the use of multimodal stimuli, indicate the need for future research to explore the impact of environmental factors and the aesthetic purity of the stimuli presented.

Keywords

working memory; stimulus; design; n-back

Resumo

Objectivo: O recente avanço tecnológico possibilitou o desenvolvimento de novas ferramentas de medição, avaliação e intervenção psicológica, promovendo uma utilização mais frequente de testes digitais, principalmente em áreas da neuropsicologia. Uma vez que estes utilizam estímulos visuais, torna-se essencial entender o impacto que a estética dos estímulos pode ter no desempenho do indivíduo. Neste sentido, o objetivo do presente estudo é tentar perceber se a estética dos estímulos visuais influencia a eficácia de resposta dos indivíduos.

Método: Para isso, foram utilizadas duas versões do teste N-Back: uma versão moderna, com estímulos coloridos, e outra versão tradicional, com estímulos monocromáticos. A amostra foi composta por 122 participantes, com idades entre 18 e 59 anos (M = 22,53; DP = 7,62), divididos em dois grupos. Adotou-se o contrabalanceamento ABBA para controlar efeitos de aprendizagem, enquanto metade dos participantes realizaram a versão BAAB para controlar efeitos de ordem.

Resultados: A análise dos dados, realizada através de uma ANOVA de medidas repetidas, indicou que as diferentes estéticas dos estímulos não tiveram influência significativa no desempenho dos participantes. Contudo, observou-se um aumento significativo no desempenho devido ao efeito de aprendizagem.

Conclusões: As limitações do estudo, como o período de recolha dos dados e a utilização de estímulos multimodais, indicam a necessidade de investigações futuras que explorem o impacto de fatores ambientais e a pureza estética dos estímulos apresentados.

Palavras-chave

memória de trabalho; estímulos; design; dual n-back

Introducción

Los avances tecnológicos de los últimos años han permitido el desarrollo de nuevas herramientas para la evaluación e intervención psicológica (1). La aparición de los ordenadores y su constante progreso ha traído beneficios como la introducción de nuevos formatos de preguntas, modelos alternativos de medición, mayor eficiencia en la administración de pruebas, retroalimentación inmediata y mejora en la recogida de datos (2). En cuanto a la intervención psicológica, estos avances han permitido crear medios más accesibles y personalizados para las necesidades individuales (3). Estas innovaciones se han extendido a diversas áreas de la psicología, adaptándose al formato digital tanto pruebas de personalidad e inteligencia como baterías neuropsicológicas (4).

Las pruebas psicológicas son extremadamente importantes para la práctica profesional del psicólogo, ya que son herramientas excelentes para ayudar a una evaluación psicológica más detallada, permitiendo la identificación, descripción, clasificación y medición de características psicológicas (5) que no son directamenteobservables (6). En el campo de la neuropsicología, estas herramientas se vuelven esenciales para investigar funciones cognitivas y obtener datos sobre la integridad funcional y estructural del cerebro, permitiendo la identificación y localización de lesiones cerebrales (7). Identificar qué capacidades neuropsicológicas están intactas y comprometidas (8), nos permite comprender la gravedad del deterioro cognitivo y su impacto en la vida diaria delindividuo (9). Generalmente, este tipo de prueba se sugiere cuando se sospecha un déficit cognitivo o conductual relacionado con la función cerebral, como accidentes cerebrovasculares, lesiones cerebrales, dificultades de aprendizaje, demencia,entre otros (10). Además, la información obtenida permite desarrollar estrategias de intervención más personalizadas, adaptadas a las necesidades de cada individuo (11).

Con el avance de la tecnología y la introducción de los ordenadores, algunas pruebas neuropsicológicas se han digitalizado. Pruebas como la N-back (12), la Prueba de Clasificación de Tarjetas de Wisconsin (13), la Prueba de Stroop, la Prueba de Retención Visual de Benton (14,15, 16) y la HCT son ejemplos de pruebas que tienen su versión digital. Todas estas pruebas utilizan estímulos visuales para evaluar diferentes funciones cognitivas como la memoria, la atención y la velocidad de procesamiento visual, proporcionando un análisis más completo de las capacidades cognitivas de los individuos (17). Su uso también ofrece otras ventajas, como la reducción de la dependencia lingüística, lo que facilita su administración en diferentes grupos culturales y lingüísticos, con barreras mínimas de traducción (18).

Dada la importancia de los estímulos visuales en las pruebas psicológicas, es esencial comprender el impacto que la estética del estímulo puede tener en el procesamiento de la información. Por ejemplo, los estímulos visualmente atractivos o de alto contraste tienden a captar más la atención, lo que facilita memorizarlos. La organización visual y el contraste entre el estímulo y el fondo también influyen en la comprensión y legibilidad de información compleja (19). Además, el grado de complejidad de los estímulos (20), así como su similitud estética y espacial, parecen afectar la capacidad de memorizar (21, 22).

El color también tiene el poder de influir y ser influenciado por la percepción, la memoria y la atención. En otras palabras, la percepción del color está moldeada por la memoria y las experiencias culturales, y puede alterarse según las experiencias pasadas del individuo y el contexto del objeto. De este modo, funciones cognitivas como el reconocimiento, el aprendizaje y la recuperación de la memoria están relacionadas con la interpretación cultural y simbólica de los colores, lo que puede mejorar o perjudicar el procesamiento de la información (19). Estos aspectos refuerzan la importancia de considerar la estética de los estímulos en pruebas que buscan evaluar funciones cognitivas, y es relevante explorar este fenómeno en los medios digitales.

Por ello, en este estudio, optamos por utilizar la prueba N-Back debido a sus características versátiles. El N-Back es una prueba que evalúa la memoria de trabajo y funciones ejecutivas como la atención, el control cognitivo y la flexibilidad mental (22). La tarea consiste en monitorizar una serie de estímulos e identificar cuándo la señal actual corresponde a la que se presenta en las posiciones «n» detrás (23). El valor de «n» puede variar, normalmente entre 1-back y 3-back, aumentando la dificultad de la actividad (24). Existen dos formas de N-Back: visual, donde los participantes responden a estímulos visuales como imágenes y posiciones de objetos, y auditivo, donde los estímulos son auditivos, como sonidos hablados o letras (23).

Ambas formas evalúan la capacidad del individuo para mantener y manipular información en el momento (24). La posibilidad de modificar los estímulos y los tiempos de presentación hacía que el N-Back fuera más ventajoso.

Así, esta investigación está organizada en cuatro puntos: revisión bibliográfica, metodología, resultados y discusión/conclusión. Para la recogida de datos, se utilizaron dos versiones de la prueba N-Back, una con estímulos monocromáticos, más tradicional, y otra con estímulos más coloridos y contemporáneos. Sin embargo, en ambas versiones, los sujetos debían memorizar tanto el dibujo como la ubicación del estímulo de forma independiente, es decir, las dos características – forma y posición – se trataban como información separada. Esto proporcionaba un nivel de complejidad más alto, ya que requería mantener múltiples dimensiones simultáneamente.

Se observó una escasez de estudios que compararan el desempeño de individuos en tareas con diferentes diseños de estímulos. Sin embargo, un estudio (25)resultó ser relevante, ya que los autores no solo utilizaron la prueba n-back, sino que también crearon sus versiones para comparación. Los resultados demostraron que pequeños cambios en el diseño de la prueba, como cambios en el esquema de colores, pueden afectar el rendimiento de los individuos y, por tanto, la validez de las conclusiones de la prueba.

La exploración de este tema se vuelve relevante debido a la escasez mencionada, así como a su posible contribución a la mejora del diseño de estos instrumentos, especialmente en la optimización de la precisión y la velocidad de procesamiento. Por ello, este estudio pretende investigar cómo la estética de los estímulos visuales afecta al rendimiento de los participantes en la prueba N-Back, analizando la precisión y velocidad de respuesta en ambas versiones de la N-Back y comparando los efectos de diferentes estéticas visuales.

La pregunta central que surge es: «¿Influye la estética de los estímulos en el rendimiento de los participantes en la prueba N-Back?». La hipótesis nula (H₀) sugiere que «La estética de los estímulos no afecta a la eficacia de la respuesta de los participantes en la prueba N-Back«. Por otro lado, la hipótesis alternativa (H₁) propone que «Los estímulos coloreados mejoran la eficacia de la respuesta en comparación con los estímulos monocromáticos en la prueba N-Back.» El estudio se realizó con 122 individuos, entre los meses de mayo y septiembre de 2023, y el muestreo se realizó por conveniencia.

Estímulos en psicología

El concepto de «estímulo» está presente en una amplia gama de investigaciones dentro del campo de la psicología experimental y el análisis del comportamiento humano. A pesar del uso generalizado de este término, pocos autores indican una definición precisa de «estímulo«, limitándose a menudo a mencionar solo unas pocas cualidades y características asociadas al problema en cuestión.

En esta línea de pensamiento (26), el concepto de estímulo puede caracterizarse como cualquier forma de energía, interna o externa al organismo, capaz de excitar un receptor sensorial capaz de provocar una reacción específica en el organismo. También debe señalarse que existen otras nociones del concepto de estímulo, como se indicó anteriormente, sin embargo, estas se apartan de la definición presentada anteriormente.

Ejemplos de esto son estúdios (26, 27) en el que los autores presentan un análisis exhaustivo de definiciones propuestas por varios autores de diversas áreas de la psicología, incluyendo a Troland, Müller, Woodworth, Freud, Pavlov, entre otros citados en Troland (28), que describe el estímulo como una fuerza o energía que conduce a la activación de un sistema receptor específico y, en consecuencia, a una respuesta sensorial.

Este último autor creía que los estímulos podían abarcar situaciones sociales además de objetos físicos. Siguiendo una línea de pensamiento similar, Muller(26) consideró el estímulo como cualquier agente capaz de excitar uno de los nervios sensoriales y Woodworth (29) lo definió como cualquier forma de energía que actúe sobre un órgano sensorial y provoca una respuesta en el organismo.

Por otro lado, Freud utilizó el término «estímulo» para describir una fuerza motriz más intrínseca que impulsaría la acción (26).Miller y Dollard (30), a su vez, concibieron el estímulo como cualquier evento con el que una respuesta pudiera estar relacionada, apartándose ligeramente de la definición convencional de un cambio energético que activa receptores. Pavlov, en su teoría estímulo-respuesta, veía el estímulo como cualquier evento, generalmente de naturaleza sensorial, que podía utilizarse en sus experimentos, como campanas, comida, o luz, entre otros (26).

En términos generales, algunas ideas centrales emergen de las diversas definiciones presentadas anteriormente, a saber: 1. Un objeto o evento solo puede llamarse ‘estímulo‘ si tiene la capacidad de estimular (28); 2. el estímulo tiene características que pueden ser controladas y/o modificadas (26). Para el propósito de esta investigación, se decidió basar la definición en los conceptos (29) que están en línea con la definición sugerida usualmente(26), concebiendo el estímulo como una fuerza/energía, interna o externa, que excita un órgano o sistema específico, desencadenando así una respuesta.

Percepción de los estímulos

Los seres humanos establecen su primer contacto con el entorno externo a través de sus sistemas sensoriales, desde los cuales comienzan a percibir el mundo que les rodea (30). Debido a la gran cantidad de estímulos presentes en el entorno, era necesario evolucionar estas estructuras sensoriales, permitiendo a los seres humanos afrontar los aspectos ambientales cruciales para su supervivencia (31). En otras palabras, en su interacción con el entorno, el ser intercambia energía a través de los sentidos para adquirir información vital y, en consecuencia, generar respuestas adaptativas (30,31).

En general, existen cinco sentidos básicos – vista, oído, olfato, tacto y gusto – reconocidos como sentidos externos, ya que proporcionan respuestas a sensaciones externas a la persona (30, 32).

Tras recibir información de los sentidos, los seres humanos desarrollan percepciones sobre el mundo que les rodea y sobre los estados y aspectos del entorno orgánico interno (33). En este sentido, para estudiar estos fenómenos en psicología, la sensación y la percepción se consideran fenómenos distintos (31).

La sensación se entiende como la experiencia más básica e inmediata resultante de la estimulación del sistema sensorial (14, 34); es decir, es el primer contacto entre el organismo y el entorno (31). Este proceso implica la detección y codificación del estímulo, su transformación en un impulso eléctrico y su posterior transmisión a la corteza sensorial correspondiente (32).

La energía externa, manifestada como luz, calor, sonido, presión o sabor, cae sobre los receptores existentes, iniciando descargas en las células sensoriales. Su activación genera actividad electroquímica que, cuando es suficientemente intensa, supera un umbral de descarga y, por tanto, se transmite a través de las neuronas hasta alcanzar el Sistema Nervioso Central (SNC) (14). Las células nerviosas cerebrales solo tienen la capacidad de generar el potencial de acción o no, y esta es su única forma de influir en otras células y, por tanto, en el comportamiento humano. Para codificar las diversas influencias que actúan sobre las células, solo varían la frecuencia y el patrón de sus descargas en serie (14).

La percepción, por otro lado, abarca el procesamiento e interpretación de las sensaciones recibidas, dándoles significado y organización (14, 32, 34). Es un proceso complejo llevado a cabo por el sistema nervioso central, que responde según la naturaleza e intensidad de los estímulos percibidos (30). Debido a que ocurre en el sistema nervioso central, la percepción está influida por procesos cognitivos como la atención, la memoria, el conocimiento previo y las expectativas (30), así como por relaciones existentes, contexto, juicios y experiencias previas (31).

Seresume la relación entre ambos conceptos (31), destacando que la percepción resulta de la organización e integración de sensaciones, permitiendo al individuo adquirir conciencia de los objetos y eventos ambientales. Dado que los procesos son unificados e inseparables, resulta difícil establecer una distinción clara entre conceptos en la práctica (34).

Entre todos los sentidos, la visión es uno de los sistemas sensoriales más comprendidos por la neurociencia (32). Esto se debe a la enorme importancia de la percepción visual en la vida diaria de los individuos, y es a través de ella que los seres humanos adquieren la mayor parte del conocimiento del mundo, contribuyendo significativamente a su supervivencia, permitiéndoles moverse libremente y establecer relaciones interpersonales (32, 35). Esta relevancia se refleja en el hecho de que gran parte de la corteza cerebral está dedicada a la modalidad visual. La corteza occipital, así como partes de la corteza temporal y parietal, están integramente implicadas en procesos relacionados con la percepción visual, interactuando de manera compleja entre sí.

Se concluye así que la percepción visual es un proceso complejo, que implica numerosas etapas en la transformación e interpretación de la información sensorial (35).

Aunque parece instantáneo, la percepción visual se desarrolla con el tiempo, ya que puede llevar un periodo considerable percibir todos los detalles de una escena. Además, los procesos utilizados varían sustancialmente según el objeto en foco y la naturaleza de los objetivos individuales (35).

Para procesar información de una imagen visual, se activa una vasta red de neuronas que analiza simultáneamente varias características de la imagen, cubriendo aspectos como la orientación de los contornos, el color, la textura y los patrones visuales (36,37). Esta información es procesada inicialmente por la retina y el núcleo geniculado lateral y luego transmitida a la corteza visual, donde se integra en una percepción unificada (37).

En la corteza, el procesamiento visual sigue dos vías neuronales principales: la vía dorsal y la vía ventral, cada una con especializaciones distintas. Aunque son caminos diferentes, están interconectados paralelamente (36 37). Además, tanto los lóbulos temporales ventral como medial desempeñan papeles importantes en la memoria.

El procesamiento de la información visual puede entenderse mediante el modelo simplificado(38), que se divide en tres fases. En la primera fase se produce el procesamiento paralelo, donde se detectan y extraen características visuales de bajo nivel como color, forma, textura y movimiento, dirigiendo la atención a estímulos relevantes. Este proceso, conocido como «pre-atencional», es rápido y ocurre antes de que la atención consciente se centre en objetos específicos. Esto implica que las modificaciones en estas características en relación con otros objetos pueden alterar el enfoque de atención.

En la segunda fase, el cerebro organiza el campo visual en patrones reconocibles, como contornos continuos y colores o texturas similares. Este paso depende de los resultados del anterior y es más flexible pero más lento, y tiende a centrarse más en aspectos prominentes del campo visual. En esta fase, los mecanismos de memoria y atención desempeñan un papel crucial.

Finalmente, se produce un nivel de percepción más avanzado, en el que la atención está dirigida activamente. Aquí, el cerebro utiliza la información visual previamente almacenada en la memoria para guiar futuras investigaciones visuales. Durante esta observación, el cerebro busca secuencialmente símbolos o estímulos relevantes basándose en experiencias pasadas, destacando la importancia de la experiencia previa en la percepción visual (36).

Además, estudios (39) sugieren que las áreas sensorimotoras del cerebro, activadas durante la experiencia de estímulos, se reactivan en tareas de memoria. Esto sugiere una superposición entre memoria y percepción, indicando que al recordar un estímulo, el cerebro reutiliza las mismas redes neuronales activadas durante la percepción original (40). La reactivación de estas áreas puede influir en el rendimiento en tareas perceptivas dentro de lamisma modalidad sensorial, (41). Otros estudios apoyan esta hipótesis, indicando que la memoria y la percepción comparten recursos e influyen mutuamente (40). En resumen, los estudios sugieren que la percepción y la memoria no son procesos independientes, sino que están integrados y con influencias recíprocas.

Teoría de la detección de señales

Inicialmente, la concepción predominante sugería que, para percibir un estímulo a través de cualquiera de los sentidos, sería necesario que ese estímulo alcanzara una intensidad y duración mínimas capaces de generar la activación neuronal necesaria para su detección (14, 31). Este estímulo mínimo se consideraba el umbral absoluto, representando una medida aproximada del límite inferior de la sensibilidad absoluta del organismo. Sin embargo, se reconoció que el umbral absoluto para la detección del estímulo variaba según el sistema sensorial investigado, las condiciones de la prueba y las diferencias individuales entre observadores (31).

Sin embargo, esta teoría asume un enfoque de todo o nada, en el que una magnitud precisa determina si el estímulo es perceptible y detectable por el observador, y antes de ese momento, el estímulo es imperceptible, mientras que después es 100% detectable. Sin embargo, la investigación arroja curvas empíricas en forma de S, lo que indica que puede no existir una magnitud fija o absoluta que separe claramente los niveles de energía entre los que nunca se detectan y los que sí se detectan (31).

Existe un rango de intensidad de estímulo en el que el observador responde ocasionalmente de forma afirmativa o negativa a su detección. Es decir, un estímulo de la misma magnitud puede detectarse en algunas situaciones y no en otras. Esta variación en la respuesta implica que el valor umbral varía con el tiempo, lo que aumenta la incertidumbre sobre si realmente detectamos con precisión un estímulo débil, lo que a su vez lleva a la necesidad de tomar decisiones (31, 42).

La magnitud del estímulo necesaria para alcanzar un umbral o respuesta de detección es variable, especialmente bajo condiciones de estimulación marginal. Además de la sensibilidad, existen otros factores, como el ruido, que pueden afectar la detección de señales (42, 43). El ruido se considera aquello que ocurre de fondo y que puede afectar al rendimiento de la persona sin que sea consciente de ello. El ruido puede ser tanto externo como interno, incluyendo fluctuaciones en el nivel de atención, la motivación para realizar la tarea, efectos impredecibles de la fatiga y expectativas de la presencia de un estímulo, todo lo cual puede influir en la decisión del observador sobre la presencia o ausencia de una señal (31, 43).

El criterio de juicio adoptado por el observador para detectar una señal débil juega un papel tan crucial en este ‘umbral‘ como la intensidad de la propia señal (43). Si el observador detecta correctamente la presencia del estímulo, ocurre un «Impacto«; si el estímulo no está presente, pero el observador lo detecta, ocurre una «falsa alarma«; si el estímulo está presente pero no detectado, ocurre una «omisión«; y si el estímulo no está presente y no se detecta, se produce un «Rechazo Correcto» (14, 31).

A partir del análisis de las tasas de impacto en función de las tasas de falsas alarmas correspondientes, resultantes de los experimentos mencionados, es posible construir la curva de Característica de Funcionamiento del Receptor (COR), o curva de isosensibilidad. Esta curva refleja la sensibilidad del observador para detectar un estímulo o para discriminar entre dos estímulos distintos (42). Las curvas que se acercan a la diagonal principal del gráfico, caracterizadas por tasas similares de aciertos y falsas alarmas, indican que el estímulo en cuestión es indetectable o indistinguible para el observador. Por otro lado, cuanto más se aleja la curva de la diagonal, más detectable o discriminable se vuelve el estímulo (42, 43).

El contenido teórico y metodológico relacionado con la Teoría de la Detección de Señales (TDS) puede extrapolarse más allá de las investigaciones en las áreas de percepción y psicofísica, siendo aplicable a otros ámbitos como la evaluación de diagnósticos clínicos, la evaluación del rendimiento y la medición de habilidades mnemotécnicas, haciendo del TDS un modelo teórico y metodológico muy versátil (43).

Memoria visual

La memoria visual sensorial, o memoria icónica, históricamente se ha interpretado como una representación simple, pre-categórica y espacialmente mapeada, a menudo comparada con una fotografía. Aunque esta visión sigue vigente en algunos enfoques actuales, evidencias más recientes sugieren una interpretación más compleja. Al ser de naturaleza efímera, este tipo de memoria no es capaz de almacenar información visual en escalas temporales relevantes para el procesamiento post-perceptual (44, 45).

Sin embargo, desempeña un papel clave en las etapas tempranas e intermedias de la percepción visual, funcionando como un «suavizado temporal» de la señal de entrada.

Esto permite que la información se retenga durante periodos ligeramente más largos, facilitando la extracción de datos y permitiendo que sistemas de memoria de orden superior, como la memoria visual a corto plazo, consoliden esta información perceptual en formas de memoria más estables y duraderas (8, 44, 45).

Memoria visual a corto plazo y memoria de trabajo

La memoria visual a corto plazo (VSTM) se refiere a un conjunto de procesos que retienen y manipulan información visual de un número limitado de objetos, de forma relativamente abstracta, durante periodos cortos de tiempo (46, 47, 48), que, según diferentes autores, parece depender del grado de complejidad de los objetos presentes en la escena.

La capacidad de la VSTM se estima en tres o cuatro objetos para estímulos simples (44,48, 49), y se reduce a uno o dos objetos para estímulos más complejos (20, 44, 50). En trabajos más recientes (51) se há propuesto que la capacidad de esta memoria está limitada tanto por el número de objetos como por el número de características relevantes de estos objetos.

Otro aspecto relevante es que la MVC demuestra una resistencia considerable a cambios en la posición absoluta de los objetos. Es decir, incluso si un objeto es desplazado, el individuo sigue siendo capaz de recordar la identidad del objeto, independientemente de su nueva posición (52). Sin embargo, en cuanto a la posición relativa de los objetos en relación con otros, esta resistencia parece ser menor, mostrando una capacidad reducida para manejar cambios en las relaciones espaciales entre objetos (53).

Las representaciones mantenidas en la MVSV están respaldadas por una actividad neural sostenida principalmente en el complejo occipital lateral, con la participación de la corteza frontal y parietal (44,47). Se hipotetiza que la MVC opera mediante una combinación de múltiples procesos interrelacionados, incluyendo la percepción, la memoria a corto plazoy la atención (54). Así, estas áreas corticales son responsables de generar una respuesta sensorial adecuada al contexto y, cuando es necesario, esta actividad neuronal persiste durante varios segundos después de que el estímulo haya desaparecido. Esta actividad sostenida es lo que permite el almacenamiento temporal de información visual, esencial para realizar tareas que requieren la manipulación o uso de información visual tras la cesación del estímulo (47,55).

Este mecanismo de almacenamiento temporal es crucial para la vida cotidiana, ya que permite comparar objetos visuales durante una búsqueda, detectar cambios tras una interrupción e identificar diferencias entre objetos en distintas posiciones (44). La consolidación de la información visual en la MVCT depende de la atención dirigida al objeto relevante, lo que permite mantener sus propiedades visuales y facilitar la categorización de cada objeto como objetivo o no objetivo (46). Este proceso dinámico desempeña un papel clave en la interacción entre percepción y memoria, destacando la importancia de la VSTM para adaptarse a demandas visuales complejas en el entorno.

A pesar del extenso cuerpo de estudios sobre la capacidad de la memoria visual a corto plazo (VSTM), es importante reconocer que tanto las capacidades como la eficiencia de esta memoria varían entre individuos (54). Las investigaciones han demostrado una variación significativa en la capacidad de la MVST, con valores que oscilan entre 1,5 y 5 objetos, dependiendo dela persona (48, 56). Estas variaciones suelen correlacionarse con medidas más amplias de la función cognitiva, como la inteligencia fluida (57) y la atención (46).

Además, la memoria visual mejora a medida que el individuo se desarrolla en la infancia y tiende a disminuir con el envejecimiento (54).

Además, todos los tipos de memoria de trabajo están influenciados por la memoria a largo plazo, que puede generar distorsiones o sesgos. Estos sesgos surgen cuando la información previamente almacenada, como prototipos o experiencias pasadas, afecta la forma en que se procesa y recuerda nueva información (56).

En las tareas de memoria de trabajo visual, a menudo se pide a las personas que recuerden no solo las propiedades de los objetos, sino también su ubicación espacial (56). Así, una de las funciones centrales de la memoria de trabajo visual espacial parece ser el seguimiento de ubicaciones ya atendidas durante tareas de búsqueda visual. En este contexto, destaca el efecto conocido como inhibición de retorno (IOR), que postula que si la atención se dirige a un lugar determinado debido a una señal periférica no relevante y posteriormente se retira, existe una inhibición de intentos posteriores de devolver la atención a ese lugar (58). Por tanto, la función del IOR sería desviar la atención de los lugares ya explorados, permitiendo que la atención se dirija a nuevas áreas y facilite la búsqueda de otros estímulos visuales (44).

Sin embargo, existen divergencias en la literatura sobre este efecto. Algunos estudios sugieren que la inhibición de retorno ocurre solo en la ubicación señalizada más recientemente, lo que implicaría que su papel en la búsqueda visual sería relativamente limitado(58). Por otro lado, otros estudios indican que la inhibición puede ocurrir en múltiples ubicaciones, lo que sugiere que desempeña un papel más integral en facilitar la búsqueda visual en entornos visuales más complejos (58).

Pruebas digitales

La introducción de los microordenadores en la segunda mitad del siglo XX desempeñó un papel significativo en la evolución de la sociedad contemporánea (1, 2). Este fenómeno se manifestó ampliamente en la vida cotidiana, ejerciendo una influencia indiscutible en la forma en que las personas pensaban y se comportaban. Actualmente, los ordenadores representan una herramienta omnipresente en diversos sectores de actividad, cubriendo no solo el sistema educativo, sino también el sistema sanitario, y su uso como herramienta para evaluar a individuos en estos mismos ámbitos es de particular interés (2).

En el campo de la psicología, la integración de ordenadores ha llevado a un progreso notable en la digitalización de pruebas tradicionales, que antes se realizaban en papel y lápiz, así como en dispositivos electromecánicos diseñados para evaluar las capacidades humanas.

Esta rápida transición ha sido impulsada por la realización de la eficacia de los ordenadores como herramientas de investigación y aplicación en el mundo real (1). Este fenómeno resultó especialmente relevante en el ámbito organizacional, en los procesos de selección de personal, así como en el sector sanitario, con amplias aplicaciones en neuropsicología y diagnóstico de enfermedades. Además, los ordenadores se han empleado en varias otras áreas, incluyendo la educación, la industria y el comercio, demostrando un potencial multifacético y la capacidad de redefinir paradigmas de evaluación e intervención (1).

La introducción de la evaluación computacional permitió la aparición de nuevos modelos de medición, que facilitaron la evaluación efectiva de una variedad de rendimientos cognitivos y perceptivos que antes eran difíciles de cuantificar con precisión, como el tiempo de reacción y la búsqueda visual (25, 59). Este avance trajo consigo la capacidad de generar nuevos formatos de preguntas (2), facilitó la estandarización y estandarización de los procedimientos de evaluación (25) y permitió mejoras en la administración de pruebas, junto con la recogida inmediata de resultados (2, 59), con puntuaciones correctas (25). Este método también ha permitido una recogida de datos más eficiente y un ahorro sustancial de tiempo y recursos económicos, tanto en términos de administración como de entrada de datos (2,25). Además, ciertos programas permiten crear informes de rendimiento, que pueden ir desde simples hasta detallados, ayudando a interpretar los resultados (59).

Sin embargo, como ocurre con cualquier avance tecnológico, la evaluación computacional también se enfrenta a desafíos que pueden comprometer su eficacia y utilidad. Problemas relacionados con un diseño de pruebas inadecuado, falta o insuficiencia de instrucciones, errores de programación o fallos en el almacenamiento de datos (1). Además, es importante mencionar que las validez de algunas versiones digitales de las pruebas permanecen desconocidas hasta que se establezca una equivalencia teórica entre los métodos tradicionales y digitales y hasta que la versión digital sea reconocida como una alternativa válida al método original (25).

Dado el nuevo método de pruebas, es importante considerar algunas características específicas. Hay varios factores que influyen en la presentación de los estímulos y, por tanto, en las respuestas proporcionadas por los participantes en las pruebas digitales de capacidad cognitiva. Entre estos factores, destacan las diferencias en el componente físico de los dispositivos utilizados, como, por ejemplo, las unidades centrales de procesamiento (CPU) de los ordenadores utilizados, las variaciones de sus tarjetas gráficas (1), las dimensiones de los monitores y sus frecuencias de refresco, así como los cambios en los métodos de respuesta (25,60), incluyendo la transición de un clic del ratón a una pulsación de barra espaciadora (1).

Además de los aspectos físicos, es necesario considerar las modificaciones en el software que puedan afectar a la ergonomía visual de la prueba, como matices en la programación de las pruebas y cambios en el color, forma y tamaño de los estímulos utilizados (1).

Por último, hay variables individuales que deben tenerse en cuenta, como la familiaridad con este tipo de prueba, la experiencia previa con ordenadores, la ansiedad por el rendimiento ante una actividad de evaluación y la disposición a usar ordenadores, todo ello acorde con la edad, el género y el nivel educativo de los individuos (25).

Como han destacado varios autores (25, 26), es relevante para el propósito de este estudio, el diseño visual de una prueba puede tener un impacto significativo en la percepción de la información presentada en la pantalla del ordenador, lo que, a su vez, puede influir en la equivalencia entre la prueba y el rendimiento del participante. El estudio realizado por los autores reveló que la forma de presentación gráfica de los estímulos tiene un impacto directo en el rendimiento de los participantes. Al comparar dos versiones de la misma prueba, una con colores normales y otra con colores invertidos, los autores encontraron que incluso un cambio relativamente marginal en el diseño de la prueba puede tener un efecto sustancial en el rendimiento de los individuos evaluados, comprometiendo así la validez de las conclusiones obtenidas de la prueba.

Tarea N-Back

Introducida inicialmente por Kirchner (27), la tarea N-Back se considera una tarea de reconocimiento, en la que se presenta una secuencia continua y pausada de estímulos al individuo (61). Estos estímulos pueden ser de naturaleza auditiva, como sonidos, o visuales, que abarcan imágenes, palabras, letras y números (23,24). Durante la ejecución de la tarea, el participante debe decidir si el estímulo actual es idéntico al estímulo presentado en ‘n’ ensayos arriba (62,63).

N-Back es una tarea que requiere una monitorización, actualización y manipulación constante de la información (27), ya que implica el almacenamiento de estímulos en el orden correcto de la serie y una transformación posterior de esta información, por tanto, ya no es necesario conservar estímulos que ocurrieron hace más de ‘n’ posiciones y, por tanto, la lista de memoria se actualiza constantemente (62).

La ‘n’ es un número variable que puede ajustarse según la carga cognitiva que el estudio pretende estudiar. A medida que el rendimiento del individuo cumple criterios específicos, puede progresar a niveles de complejidad creciente, pasando de «1-Atrás» a «2-Atrás«, «3-Atrás» (27) e incluso «5-Atrás» (63).

Por otro lado, es posible una regresión a niveles más bajos si el participante no puede continuar (50).

Sin embargo, al ajustar el valor de ‘n’, es importante considerar que puede producirse un cambio en la importancia relativa de los subprocesos cognitivos atencionales y ejecutivos que contribuyen a la formación de la memoria de trabajo (TM) (64).

Al usar 1-back, el enfoque principal está en la memoria a corto plazo. A medida que aumentan los niveles de carga cognitiva, las funciones ejecutivas de orden superior adquieren mayor relevancia (64). Por tanto, se puede considerar que la n-espalda no solo evalúa la memoria de trabajo, sino también ciertas funciones ejecutivas, como el control de la atención, la inhibición y la capacidad de adaptación (65).

Con los años, ha surgido una versión más compleja del n-back, llamada ‘Dual n-back’(66). La esencia de la tarea sigue siendo la misma, utilizando dos estímulos simultáneamente, que pueden provenir de dos sistemas modales diferentes (estímulo visual y estímulo auditivo) (66). Esta versión de tarea requiere un esfuerzo adicional considerable por parte de los procesos de control ejecutivo y el procesamiento de información, debido a la manipulación de material bimodal de estímulos y a la sobrecarga de memoria de trabajo resultante de la alternancia de atención entre ambos estímulos (12, 67,68,69).

Debido a todas estas capacidades cognitivas subyacentes, el n-back es un instrumento frecuentemente utilizado en neuropsicología y psicología experimental, no solo para el estudio de la memoria de trabajo sino también de la inteligencia fluida (70). Además, se ha demostrado que la prueba N-back ofrece beneficios significativos cuando se utiliza como parte del entrenamiento cognitivo. Los estudios indican que incorporar N-back en los regímenes de entrenamiento cognitivo puede resultar en mejoras sustanciales en la flexibilidad cognitiva (71), la capacidad de actualizar el contenido de lamemoria de trabajo (72) y la atención selectiva (73).

Además, la evidencia sugiere que el entrenamiento N-back está asociado con una mejora en la conectividad funcional entre las distintas áreas cerebrales implicadas en la memoria de trabajo (73). En unestúdio importante (74) se observó que el entrenamiento con la prueba N-back resultó en una reducción en la activación de estas áreas, lo que sugiere que fue necesario un menor número de neuronas para realizar las mismas actividades, lo que indica un aumento en la eficiencia neuronal. Estos resultados pueden destacar la eficacia del entrenamiento N-back para optimizar la memoria de trabajo y mejorar otras funciones cognitivas.

Memoria de trabajo

La memoria de trabajo (WM) es un sistema de memoria a corto plazo que desempeña un papel central en el almacenamiento y manipulación de información limitada durante periodos cortos (23, 24). Su existencia es crucial, ya que ayuda a varios procesos cognitivos complejos, como la lectura, el razonamiento, la resolución de problemas y la comprensión (67). La memoria de trabajo actúa como una interfaz entre la percepción, la memoria a largo plazo y el comportamiento (23), y es fundamental para guiar el comportamiento en ausencia de señales externas (75).

La memoria de trabajo puede conceptualizarse con dos funciones generales: almacenamiento/mantenimiento y procesamiento. La primera es responsable de preservar la información relevante accesible para el procesamiento en línea, de forma estable, protegiéndola frente a distracciones irrelevantes del entorno, permitiendo al mismo tiempo actualizaciones de información. La segunda abarca la capacidad de actualizar, manipular y coordinar información, incorporando nuevos datos pertinentes y suprimiendo información irrelevante para evitar la sobrecarga cognitiva (69).

Para una comprensión más profunda de la memoria de trabajo (76) desarrollaron un modelo multicomponente que describe la memoria de trabajo como un sistema compuesto por cuatro subcomponentes esenciales: el ciclo fonológico, el esbozo visuoespacial, el ejecutivo central y el buffer episódico (76). El ejecutivo central supervisa la manipulación, recuperación y procesamiento de información, tanto verbal como no verbal, para realizar tareas significativas como la toma de decisiones, la resolución de problemas e incluso la redacción de textos (77). Este modelo ofrece un marco valioso para comprender la complejidad de la memoria de trabajo y sus implicaciones para diversos procesos cognitivos.

Las pruebas de memoria de trabajo suelen emplear tareas que requieren memorización y comparación de elementos (50). Varios factores pueden influir en la precisión de la memorización y el posterior recuerdo de los objetos presentados. Uno de estos factores es la similitud entre los estímulos. Cuando la similitud visual entre los estímulos es baja, hay menos interferencia, lo que facilita memorizar (22). En cambio, una alta similitud visual entre elementos tiende a aumentar la interferencia, dificultando el rendimiento de la memoria. El mismo principio se aplica a la ubicación espacial de los estímulos: es más fácil memorizar elementos que están lejos unos de otros que los que están cerca, ya que la proximidad espacial genera mayor interferencia, dificultando la recuperación (21, 22).

Una demostración de este fenómeno es el estúdio (21) que, utilizando la prueba n-back, hay demostrado que el rendimiento de los participantes era significativamente mejor cuando los estímulos posteriores estaban espacialmente distantes o presentaban características visuales distintas. Así, la distancia espacial y la disimilitud visual reducen la interferencia, facilitando el proceso de memorización y comparación.

Además de la similitud de los estímulos, factores como la atención visual y la calidad de la codificación sensorial juegan un papel crucial en la precisión de la memoria. Dado que los recursos de memoria de trabajo son limitados, es esencial que se asignen de forma eficiente, ajustándose según las prioridades conductuales (55, 78). La atención visual tiende a seleccionar los estímulos más relevantes, siendo los objetos visualmente destacados que atraen más la atención y, por tanto, se recuerdan más fácilmente (79). La calidad del estímulo, incluyendo propiedades como el contraste, influye en la codificación de las representaciones sensoriales iniciales, afectando la forma en que esta información se recuerda posteriormente. La codificación sensorial no ocurre instantáneamente, y cuando los estímulos son complejos o se presentan en múltiples al mismo tiempo, esta codificación puede ser incompleta (55).

Por otro lado, es importante considerar que las diferencias individuales también tienen un impacto significativo en estos procesos (50). Las capacidades individuales para discriminar y detectar diferencias entre ítems (50), las limitaciones en la codificación sensorial y en la asignación de recursos atencionales son determinantes en el almacenamiento y recuperación de información visual (55). Por tanto, considerar estas variaciones individuales es esencial para la interpretación de los resultados.

Inteligencia fluida

Existe un cuerpo de literatura que ha demostrado que la memoria de trabajo está asociada con la Inteligencia Fluida (66, 80). La inteligencia fluida es la capacidad de abstraer el razonamiento y resolver problemas (80) independientemente del conocimiento y la experiencia adquiridos previamente (81).

Por tanto, es una habilidad importante para predecir la capacidad global de adaptarse a situaciones nuevas e inusuales (82,83) y es fundamental para una variedad de tareas cognitivas (66), como «la formación y reconocimiento de conceptos, la identificación de relaciones complejas, la comprensión de implicaciones y la realización de inferencias» (84), tareas esenciales para el proceso de aprendizaje (66).

Inicialmente, la inteligencia fluida se consideraba hereditaria y altamente estable (84), siendo por lo tanto resistente a las influencias de la educación, la socialización (66) y los aspectos culturales (84). Había consenso en que la inteligencia fluida no podía cambiarse, y hoy en día todavía hay quienes piensan igual. Sin embargo, existen estudios que han aportado evidencia de que la inteligencia fluida puede ser algo maleable, dependiendo de ciertos programas de entrenamiento de memoria de trabajo, que muestran que la memoria de trabajo puede ser el vehículo para la modificación de la inteligencia fluida (67).

Esto se debe a que la inteligencia fluida parece depender cognitivamente de habilidades como el razonamiento abstracto y la resolución de problemas (12), capacidades inherentes a la memoria de trabajo. A través de algunos estudios realizados, se pudo darse cuenta de que, entrenando la memoria de trabajo, las ganancias pueden transferirse a procesos cognitivos no entrenados directamente, como la atención, las funciones ejecutivas y, a su vez, la inteligencia fluida (12, 66, 67). Sin embargo, tras una década de investigación, los resultados siguen siendo contradictorios en cuanto a la transferencia de ganancias de la memoria de trabajo a la inteligencia fluida (83).

Objetivos

La exploración de este tema resulta relevante debido a la escasez de estudios sobre el tema, así como a su posible contribución a la mejora del diseño de estos instrumentos, especialmente en la optimización de la precisión y la velocidad de procesamiento. Por ello, este estudio pretende investigar cómo la estética de los estímulos visuales afecta al rendimiento de los participantes en la prueba N-Back, analizando la precisión y velocidad de respuesta en ambas versiones de la N-Back y comparando los efectos de diferentes estéticas visuales.

La pregunta central que surge es: «¿Influye la estética de los estímulos en el rendimiento de los participantes en la prueba N-Back?».

La hipótesis nula (H₀) sugiere que «La estética de los estímulos no afecta a la eficacia de la respuesta de los participantes en la prueba N-Back«. Por otro lado, la hipótesis alternativa (H₁) propone que «Los estímulos coloreados mejoran la eficacia de la respuesta en comparación con los estímulos monocromáticos en la prueba N-Back.»

Metodología

Constitución de la muestra

Los participantes fueron reclutados por conveniencia. La muestra de este estudio consistió en 122 participantes, de entre 18 y 59 años (M = 22,53; SD = 7,62). Del total, el 71,31% eran mujeres (n = 87) y el 28,69% hombres (n = 35). En cuanto a las cualificaciones educativas, el 67,21% de los participantes tenía educación secundaria o nivel equivalente (n = 82), el 22,95% había completado una licenciatura o grado universitario (n = 28), el 8,2% había completado un máster o posgrado (n = 10), y solo el 1,64% tenía un doctorado (n = 2). Entre los participantes, el 85,25% (n = 104) eran estudiantes, y la mayoría procedía del área de Ciencias Humanas (n = 86), principalmente del curso de psicología.

Los criterios de inclusión para la selección de participantes fueron: (a) tener 18 años o más; (b) poseer nacionalidad portuguesa; y (c) tener visión normal o corregida. Los datos sociodemográficos se presentan de manera más detallada y concisa en la Tabla 1.

Caracterización de instrumentos de recogida de datos

Se utilizaron el cuestionario sociodemográfico y la Tarea N-Back para recopilar datos.

Cuestionario sociodemográfico

Se pidió a los participantes que completaran un breve cuestionario sociodemográfico al inicio del estudio, que recopilaba información sobre edad, género, nivel educativo, ocupación, campo de estudio y estatus socioeconómico, de acuerdo com su consentimento informado y esclarecido.

Tarea N-Back

Se desarrollaron dos variantes de la tarea N-Back en la versión opensesame. Los módulos necesarios se programaron en Python 3.11: una con una presentación visual tradicional y otra con un diseño contemporáneo. La versión tradicional consistía en una matriz de 3×3 con fondo negro, que contenía nueve estímulos en forma de cuadrados blancos de 100×100 píxeles, cada uno mostrando una letra del alfabeto portugués (de la A a la I) en negro. Además, se crearon otras dos versiones de estos estímulos, en amarillo y rojo, que representan respuestas correctas e incorrectas, respectivamente. Por otro lado, la versión moderna presentaba una matriz 3×3 con fondo marrón, que contenía nueve estímulos en forma de piezas beige, similares a las del ajedrez japonés, cada una mostrando una imagen negra. Al igual que en la versión tradicional, existían variantes amarillas y grises de los estímulos, que indicaban respuestas correctas e incorrectas, respectivamente.

Se utilizó el contrapeso ABBA para controlar los efectos de aprendizaje y la mitad de los participantes realizó la versión BAAB para controlar los efectos del orden. Cada segmento terminaba cuando el participante lo acertaba siete veces consecutivas o después de la presentación de 50 estímulos. Los estímulos se mostraban durante 2 segundos, durante los cuales los participantes debían tomar una decisión.

Antes de comenzar la tarea de n-back, los participantes recibieron instrucciones detalladas sobre los procedimientos a seguir. Las directrices especificaban las acciones a realizar: pulsar la tecla «1» si el símbolo del estímulo actual era idéntico al presentado dos estímulos antes; Pulsar la tecla «2» si la posición del estímulo actual corresponde a la observada hace dos estímulos, o no responder si ninguno de los criterios era aplicable. De este modo, se desafió a los participantes a recordar los estímulos de las dos últimas posiciones mientras monitorizaban los símbolos y modalidades de posición para cada nuevo intento. En caso de respuesta correcta, el estímulo cambiaba de color a amarillo; Si la respuesta era incorrecta, el color del estímulo cambiaba a rojo o gris, dependiendo del segmento correspondiente. Tras completar los cuatro segmentos, la tarea terminó.

Procedimientos metodológicos

Tras la aprobación por parte del Comité de Ética de la Universidad Beira Interior, comenzó la fase de reclutamiento de participantes. Gracias a la colaboración de los profesores, fue posible visitar las clases para presentar el objetivo del estudio, explicar las expectativas respecto a la participación e informar el lugar donde se realizarían las pruebas. Quedó claro para todos los participantes que la adhesión al estudio era completamente voluntaria y que no habría consecuencias si se negaban a participar o se retiraban durante el proceso. Con los estudiantes que aceptaron participar, el día y la hora del examen ya estaban acordados previamente. Además de las clases, también era necesario acercarse a estudiantes en otras áreas de la universidad y en redes sociales personales.

Cuando los participantes llegaban al edificio de la Dirección Universal de la Universidad Beira Interior, eran llevados al laboratorio de psicología, donde siempre había entre 3 y 6 ordenadores disponibles.

Los participantes podían elegir libremente dónde sentarse, y el orden de la prueba ABBA o BAAB se asignaba aleatoriamente a cada uno. Antes de comenzar la prueba, se presentaba el formulario de consentimiento informado, en el que los participantes debían indicar si «aceptaban participar» o si «se negaban a participar«.

Tras aceptar el consentimiento informado, los participantes respondieron a un breve cuestionario sociodemográfico. Después, se presentaban las instrucciones de prueba, que implicaban tres posibles acciones: pulsar la tecla «1» si el símbolo del estímulo actual era idéntico al presentado dos estímulos antes; Pulsar la tecla «2» si la posición del estímulo actual corresponde a la observada hace dos estímulos, o no responder si ninguno de los criterios era aplicable.

También se les dijo a los participantes que, dependiendo de sus respuestas, los estímulos cambiarían de color, indicando si la respuesta era correcta o incorrecta. Algunos participantes comenzaron con la versión modificada de la prueba, mientras que otros empezaron con la versión tradicional, y todos realizaron ambas versiones dos veces. Tras completar la tarea, se agradeció a los participantes su colaboración y se les permitió marcharse.

Aspectos éticos

Para continuar el estudio, fue necesario presentar una solicitud de aprobación al Comité de Ética de la Universidaded Beira Interior. Tras obtener la aprobación, comenzó el proceso de reclutamiento y recopilación de datos. Según lo estipulado, a todos los participantes se les proporcionó un formulario de consentimiento informado, que incluía una breve descripción del propósito del estudio, la identificación de los investigadores implicados, la ausencia de financiación para el proyecto, así como la falta de beneficios, riesgos, inconvenientes y/o contrapartes para los participantes. El documento también garantizaba la confidencialidad de los datos e informaba que no habría pérdidas ni consecuencias si el participante decidía no participar o se rendía durante la tarea. Todos los participantes firmaron el formulario de consentimiento informado, aceptando los términos y condiciones de la investigación.

Recogida de datos

La recogida de datos se realizó en el laboratorio de psicología y educación, situado en el Polo IV. La recogida de datos tuvo lugar entre mayo y junio de 2023, con una fase adicional en septiembre de 2023.

Procesamiento estadístico de datos

Los datos recogidos por la versión 3.3.14 del programa OpenSesame se almacenaban en hojas de cálculo de Excel. Tras organizar y filtrar los datos necesarios para el análisis, el tratamiento estadístico se realizó utilizando el software JASP. Se utilizaron estadísticas descriptivas para caracterizar la muestra. Se realizó un análisis de varianza (ANOVA) de las medidas repetidas. El orden (ensayo 1, ensayo 2, ensayo 3, ensayo 4) y la interacción entre el orden y el grupo (FBBF, BFFB) fueron los factores intrasujetos, y el Grupo fue el factor intersujeto en estos análisis. Los valores p de los Post-Hocs se corrigieron mediante el método de Bonferroni para controlar las comparaciones múltiples. También se aplicaron correcciones de invernadero y geisser cuando fue necesario.

El presente estudio aplicó dos variantes de la prueba N-Back, designadas como la versión «Hermosa» y la versión «Fea«. La primera versión se caracterizaba por estímulos modernos y coloridos, mientras que la segunda versión utiliza estímulos monocromáticos tradicionales. Los participantes se dividieron en dos grupos: el grupo FBBF realizó la prueba en la secuencia Feo-Hermoso-Hermoso-Feo, y el grupo BFFB siguió el orden inverso, Hermoso-Feo-Feo-Hermoso. De este modo, cada uno de los cuatro ensayos de la prueba correspondía a una de las letras asignadas a cada grupo, permitiendo un análisis controlado de la influencia del orden en la efectividad de la respuesta.

Resultados

Los datos se analizaron utilizando medidas repetidas ANOVA que investigaban el efecto del Orden de los ensayos y la interacción entre Orden y Grupo, tanto en Tiempo de Respuesta como en Tasa de Acierto.

Para entender si es posible proceder con el análisis del tiempo de respuesta, se realizaron pruebas de las suposiciones para este análisis.

La prueba de esfericidad de Mauchly muestra la existencia de una violación de la suposición de esfericidad, χ²(5) = 25.181, p <.001 (véase la Tabla 2). Para evitar esta situación, aplicamos la corrección Greenhouse-Geisser.

Para la variable del tiempo de respuesta, encontramos efectos de orden principal estadísticamente significativos F(2,61, 313,69) = 54,17, p <,001, con un tamaño parcial del efecto η²p = 0,311. No encontramos efectos de interacción estadísticamente

entre Orden y Grupo, F(2,61, 313,69) = 1,15, p = 0,325, η²p = 0,010 (véase la Tabla 4).

No encontramos efectos de grupo estadísticamente significativos F(1.120) = 1,91, p = 0,169, con un tamaño parcial del efecto η2 p = 0,016. Esto indica que solo el 1,6% de la varianza total puede explicarse por la diferencia entre los grupos (véase la Tabla 5).

La Figura 1 muestra el gráfico de la variación en el tiempo medio de respuesta en los cuatro ensayos de los grupos FBBF y BFFB.

El ensayo 1 del Grupo FBBF (M = 1553,45, DE = 209,31) no presentó diferencias estadísticamente significativas con el ensayo 1 del Grupo BFFB (M = 1626,05, DE = 195,78), p = 1, d’= -0,328. El ensayo 2 del Grupo FBBF (M=1473,92, DS=207,71) no presentó diferencias estadísticamente significativas con el ensayo 2 del Grupo BFFB (M=1483,05, SD=212,53), p=1, d’=-0,041. El ensayo 3 del Grupo FBBF (M=1351,3, DS=240,36) no presentó diferencias estadísticamente significativas con el ensayo 3 del Grupo BFFB (M=1414,52, DS=221,80), p=1, d’=-0,286. El ensayo 4 del Grupo FBBF (M=1366,97, DS=220,51) no presentó diferencias estadísticamente significativas con el ensayo 4 del Grupo BFFB (M=1404,47, DS=257,57), p=1, d’=-0,169 (véanse las tablas 6 y 7).

En el grupo FBBF, no hubo diferencias estadísticamente significativas en los tiempos de respuesta entre el ensayo 1 y el ensayo 2, p=0,054, d’=0,359, ni del ensayo 3 al ensayo 4, p=1, d’=-0,071. Sin embargo, hubo una diferencia estadísticamente significativa entre el ensayo 2 y el ensayo 3, p< 0,001, d’=0,554.

En el grupo BFFB, no hubo diferencias estadísticamente significativas en los tiempos de respuesta entre el ensayo 2 y el 3, p=0,379, d’=0,310, ni entre el ensayo 3 y el 4, p=1, d’=0,045. Sin embargo, hubo una diferencia estadísticamente significativa entre el ensayo 1 y el ensayo 2, p< 0,001, d’=0,6.

También hubo una disminución estadísticamente significativa en los tiempos de respuesta medios desde el ensayo 1 del grupo FBBF hasta el ensayo 4 del grupo FBBF, p< 0,001, d’=0,843, y del ensayo 1 del grupo BFFB al ensayo 4 del grupo BFFB, p< 0,001, d’=1,001.

Encontramos diferencias estadísticamente significativas según el orden, entre el ensayo 1 y el ensayo 2, p< 0,001, d’=0,493, entre el ensayo 2 y el ensayo 3, p< 0,001, d’=0,421.

Por otro lado, no se encontraron diferencias estadísticamente significativas entre el ensayo 3 y el 4, p=1, d’=-0,003. Los ensayos 1 y 4 también mostraron diferencias estadísticamente significativas, p< 0,001, d’=0,911 (véase la Tabla 8).

En cuanto al análisis de la tasa de éxito, la prueba de esfericidad de Mauchly demuestra que no hubo violación de la suposición de esfericidad, χ²(5) = 5,90, p=0,316 (véase la Tabla 9).

La prueba de Levene mostró un p > 0,05 para todos los ensayos, por lo que se cumplió la suposición de homogeneidad de las varianzas (véase la Tabla 10).

Encontramos, para la tasa de éxito variable, efectos principales estadísticamente significativos del orden F(3, 360) = 23,29, p<,001, con un tamaño parcial del efecto η²p = 0,163. No encontramos efectos de interacción estadísticamente significativos entre Orden y Grupo, F(3, 360) = 0,90, p = 0,440, η²p = 0,007 (véase la Tabla 11).

No encontramos efectos de grupo estadísticamente significativos F(1, 120) = 0,002, p=0,967, con un tamaño parcial del efecto η²p < 0,001 (Tabla 12). Esto indica que la variable Grupo tuvo un impacto casi inexistente en los valores de la tasa de acierto.

Sin embargo, hubo un aumento estadísticamente significativo en las tasas medias de éxito desde el ensayo 1 del grupo FBBF hasta el ensayo 4 del grupo FBBF, p< 0,001, d’= -0,748, y del ensayo 1 del grupo BFFB al ensayo 4 del grupo BFFB, p< 0,001, d’= -0,714.

Encontramos diferencias estadísticamente significativas en las tasas de éxito según el orden, entre el ensayo 1 y el ensayo 2, p< 0,001, d’=-0,576, pero no entre el ensayo 2 y el 3, p=1, d’=-0,128, ni entre el ensayo 3 y el ensayo 4, p=1, d’=-0,026. Sin embargo, hubo un aumento estadísticamente significativo del ensayo 1 al ensayo 4, p<,001, d’=-0,731 (véase la Tabla 15).

Discusión

El presente estudio pretendía responder a la pregunta: «¿Influye la estética de los estímulos en el rendimiento de los participantes en la prueba N-Back?». Para investigar esta cuestión, se analizaron el tiempo de respuesta medio y la tasa de éxito en dos versiones de la prueba N-Back, una con estímulos estéticos modernos (Bonito) y otra con estímulos estéticos tradicionales (Feo). Para controlar los efectos de aprendizaje, se utilizó el contrapeso ABBA, y la mitad de los participantes realizó la prueba de secuencia inversa (BAAB) para controlar los efectos de orden. En el análisis de datos, se aplicó la corrección de Greenhouse-Geisser en los casos en los que se violó la suposición de esfericidad.

Los datos se analizaron utilizando una ANOVA de medidas repetidas, y los resultados indicaron que no hubo diferencias significativas en los tiempos de respuesta entre los grupos FBBF y BFFB (p = 0,169), y solo el 1,6% de la varianza total en los tiempos de respuesta puede atribuirse a la diferencia entre los grupos. De manera similar, la variable de grupo no tuvo un impacto relevante en las tasas de respuesta correcta (p = 0,967).

Sin embargo, los resultados mostraron que el orden de los ensayos tuvo una influencia significativa en el rendimiento de los participantes, tanto en el tiempo de respuesta (p < .001, η²p = .311) como en la tasa de respuestas correctas (p < .001, η²p = .163).

Además, hubo una disminución moderada y significativa en los tiempos de respuesta del ensayo 2 al ensayo 3 del grupo FBBF (p < .001, d’ = 0,554) y del ensayo 1 al ensayo 2 del grupo BFFB (p < .001, d’ = 0,646). En el grupo FBBF, la disminución se produjo entre dos versiones estéticamente «modernas«, probablemente debido al inicio del efecto de aprendizaje. Por otro lado, en el grupo BFFB, la reducción del tiempo de respuesta se produjo de una versión «moderna» a una «tradicional«, pero no fue posible atribuir esta diferencia con certeza al diseño de los estímulos porque no hubo repetición de los resultados en los dos últimos ensayos, lo que sugiere que el efecto de aprendizaje es la explicación más plausible.

Las diferencias más significativas se observaron entre el ensayo 1 y el ensayo 4 en ambos grupos, con una disminución estadísticamente significativa en los tiempos medios de respuesta (FBBF: p<.001, d’=0.843; BFFB: p< .001, d’=1.001). Estos resultados están en línea con los obtenidos en las tasas de respuesta correcta, donde también se encontraron diferencias significativas entre el ensayo 1 y el ensayo 4 en ambos grupos, con un aumento estadísticamente significativo en las tasas medias de éxito (FBBF: p< .001, d’= -0,748; BFFB: p< .001, d’= -0,714). Esta relación entre la reducción del tiempo de respuesta y la mejora en las tasas de éxito puede explicarse por el criterio necesario para avanzar al siguiente ensayo, que requiere que los participantes acerten siete estímulos consecutivos. Así, cuanto mayor es el número de respuestas correctas consecutivas, menor será el tiempo necesario para completar la prueba actual, lo que justifica la relación observada entre el aumento de precisión y la reducción del tiempo de respuesta.

En cuanto a la tasa de respuestas correctas, hubo un aumento estadísticamente significativo del ensayo 1 al ensayo 2, tanto en el grupo FBBF (p=0,013, d’= -0,481) como en el grupo BFFB (p< .001, d’= -0,671). En ambos casos, la mejora en la tasa de aciertos se produce de una versión a otra. De nuevo, no fue posible atribuir esta diferencia al diseño de los estímulos, ya que no se observaron diferencias significativas entre los ensayos 3 y 4 en ninguno de los dos grupos.

Por tanto, la hipótesis nula (H₀) no se rechaza, ya que no fue posible observar una influencia significativa del diseño estético de los estímulos sobre las variables dependientes analizadas.

La literatura sobre el impacto del diseño de estímulos visuales en pruebas neurocognitivas es relativamente escasa, y el único estudio encontrado que se asemeja a la presente investigación fue realizado por Alves y Silva (25). Es importante destacar que en el estudio de estos autores no se utilizaron pruebas de memoria, sino la prueba de Bourdon, que evalúa la atención. Los autores buscaron investigar si el diseño visual podía influir en los resultados de las pruebas y cómo hacerlo.

Para ello, desarrollaron dos versiones informatizadas de la prueba de Bourdon: una versión normal, que contenía símbolos negros sobre fondo blanco, y una versión inversa, con símbolos blancos sobre fondo negro. La muestra estaba compuesta por estudiantes universitarios. Los resultados obtenidos por los autores indicaron diferencias significativas en el rendimiento entre las dos versiones de la prueba. Los participantes que realizaron la versión normal no solo completaron la prueba más rápido, sino que también tuvieron una tasa de error relativamente menor en comparación con quienes realizaron la versión inversa. Por otro lado, en el presente estudio no se encontraron diferencias significativas en el rendimiento de los participantes, lo que resultó en una incongruencia con otros hallazgos (25). Esta divergencia en los resultados puede atribuirse a varias razones, incluyendo diferencias en la naturaleza de las pruebas administradas, el diseño de los estímulos en sí mismos y el tiempo disponible para su ejecución.

Además, es posible que el diseño de los estímulos no influyera en los resultados porque se requirió que los participantes mantuvieran un nivel constante de atención y concentración durante los ensayos. Teniendo en cuenta que el tiempo de exposición de los estímulos estaba limitado a 2 segundos, era necesario dirigir los esfuerzos para mantener la concentración en la monitorización y las respuestas. Otro factor que puede haber contribuido a los resultados observados es el proceso de automatización. Dado que la prueba consistió en cuatro ensayos con el mismo objetivo, los participantes pudieron haber automatizado el proceso de respuesta, independientemente de la estética de los estímulos presentados. Esto pudo haber reducido el impacto de las variaciones estéticas en los estímulos en el rendimiento de los participantes.

Sin embargo, los resultados obtenidos en este estudio indican una mejora global respecto a los ensayos, tanto en los tiempos de respuesta como en las tasas de precisión, lo que sugiere la presencia de un efecto de aprendizaje o familiarización con la tarea, independientemente del grupo al que pertenezcan los participantes. El aprendizaje por repetición es una de las formas más comunes de adquisición de conocimiento, ya que se sabe que la práctica continua resulta en un mejor rendimiento. La memoria se beneficia enormemente de la repetición, ya que la reiteración de la información mejora el rendimiento en tareas de reconocimiento y recuperación (85).

Uno de los paradigmas más conocidos relacionados con el aprendizaje por repetición es el efecto Hebb (86), que apoya la idea de que la memoria se fortalece gradualmente con la repetición, a menudo sin la percepción consciente del individuo.

Sin embargo se hay cuestionado esta noción (86), sugiriendo que la conciencia de la repetición es un requisito previo para el aprendizaje, una noción que está respaldada por estudios que han observado que el rendimiento tiende a mejorar de forma abrupta, generalmente correlacionado con el momento en que el individuo toma conciencia de la repetición (86). En el presente estudio, los participantes eran conscientes de que la tarea sería repetitiva y los resultados mostraron una mejora continua a lo largo de los ensayos. El conocimiento previo de que realizarían cuatro ensayos pudo haber aumentado la conciencia de la necesidad de mantener la concentración durante un periodo prolongado.

Además, varios estudios previos han demostrado que el entrenamiento continuo utilizando la prueba N-Back resulta en mejoras en el rendimiento de la tarea en sí (14, 67) y promueve ganancias adicionales a largo plazo (67,71, 72, 73). Sin embargo, existen estudios que no han podido observar ninguna transferencia del entrenamiento con N-Back a otras funciones cognitivas (14, 87, 88, 89).

El presente estudio presenta algunas limitaciones que merecen ser consideradas. En primer lugar, el momento en que se realizó fue crucial, ya que los meses de mayo y junio coinciden con el final del curso escolar. Este periodo es especialmente exigente para los estudiantes, debido a la sobrecarga de evaluaciones finales y las festividades competitivas.

Por ello, la mayoría de los individuos estaban estresados y cansados, condiciones que pudieron haber afectado tanto al rendimiento como a la percepción de los participantes. Para mitigar esta posible influencia, se recomienda implementar un nuevo estudio al inicio del curso escolar. O replicar el estudio en otra época del año. En el presente estudio, los datos se recogieron durante un periodo de calor y alta luminosidad, dada la aproximación del verano. Realizar una nueva investigación más adelante en el año, cuando las temperaturas sean más frescas y la luz baja, puede ofrecer ideas interesantes. Se sabe que las condiciones ambientales tienden a influir en el rendimiento de las personas, y explorar esta variable podría contribuir a una comprensión más completa de los factores que afectan los resultados.

En segundo lugar, durante el análisis de datos, se observó que se usaron dos tipos de estímulos: la versión «Hermosa«, que contiene únicamente estímulos visuales (imágenes), y la versión «Fea«, que incluye estímulos visuales y auditivos (letras, cuya lectura aporta un aspecto auditivo al estímulo, haciéndolo multimodal). La presencia de letras como estímulos multimodales pudo haber amplificado los efectos mnésicos asociados a esta versión del estímulo (90). Además, los estímulos multimodales tienden a procesarse de forma diferente a los unidimensionales (90), lo que altera en consecuencia la carga cognitiva de los individuos.

La diferencia en la demanda cognitiva entre las distintas versiones puede haber disfrazado los efectos del diseño estético, dificultando distinguir si las diferencias observadas son causadas por la estética o por la modalidad sensorial. La introducción de este componente involuntario pudo haber comprometido la validez interna del estudio, ya que el objetivo era investigar el impacto de la estética visual de los estímulos, y no su modalidad sensorial.

Por tanto, sería beneficioso realizar un nuevo experimento similar, esta vez usando estímulos puramente visuales, con símbolos que no se convierten automáticamente en sonido, como las figuras usadas en la versión «Hermosa«. Este enfoque permitiría una evaluación más precisa de los efectos estéticos sin la interferencia de variables adicionales relacionadas con la multimodalidad de los estímulos.

Conclusión

El presente estudio buscó investigar si la estética de los estímulos influyó en el rendimiento de los participantes en la prueba N-Back. Aunque no se encontraron diferencias significativas en los tiempos de respuesta ni en las tasas de éxito entre las versiones «Hermosa» y «Fea» de la prueba, se observó que el orden de los ensayos tuvo un impacto relevante en las variables analizadas, demostrando la presencia de un efecto de aprendizaje a lo largo de la realización de la tarea. Los resultados sugieren que la familiaridad con la tarea, más que el diseño estético en sí, es el factor que realmente contribuyó a la mejora en el rendimiento de los participantes.

Además, la literatura existente sobre el impacto del diseño visual en las pruebas neurocognitivas es escasa, y la incongruencia de los resultados en relación con estudios previos (25), plantea dudas sobre la relevancia de la estética en el rendimiento cognitivo. La ausencia de efectos significativos puede atribuirse a la necesidad que los participantes sintieron de mantener un nivel constante de atención, así como a la automatización del proceso de respuesta a lo largo de los ensayos, independientemente de la estética diferente de los estímulos.

Además, las limitaciones del estudio, como el momento de la recopilación de datos y el uso de estímulos multimodales, indican la necesidad de futuras investigaciones que tengan en cuenta la influencia de factores ambientales y la pureza estética de los estímulos presentados. La implementación de nuevos estudios en diferentes contextos temporales y con diseños experimentales más rigurosos puede ofrecer una comprensión más clara de la relación entre la estética del estímulo y el rendimiento cognitivo. Así, este estudio proporciona una base para futuras investigaciones, subrayando la importancia de considerar múltiples variables al examinar los efectos de la estética en las pruebas neuropsicológicas.

Anexos

Tabla 1. Datos sociodemográficos de los participantes

Tabla 2. Pruebas de esfericidad para el tiempo de respuesta

Tabla 3. Prueba de homogeneidad de varianzas (Levene) del tiempo de respuesta

Tabla 4. Efectos intrasujetos en el tiempo de respuesta

Tabla 5. Efectos entre sujetos sobre el tiempo de respuesta

Tabla 6. Estadísticas descriptivas de los tiempos de respuesta en ensayos por grupo

Tabla 7. Comparaciones post hoc por grupo × orden respecto al tiempo de respuesta

Tabla 8. Comparaciones post hoc por orden de tiempos de respuesta

Tabla 9. Prueba de esfericidad de la tasa de aciertos

Tabla 10. Prueba de homogeneidad de varianzas (Levene) de la tasa de aciertos

Tabla 11. Efectos intrasujetos sobre la tasa de aciertos

Tabla 12. Efectos intersujetos sobre la tasa de aciertos

Tabla 13. Estadísticas descriptivas de la tasa de éxito en los ensayos según el grupo

Tabla 14. Comparaciones post hoc por grupo × orden de tasas de acierto

Tabla 15. Comparaciones post hoc por orden de tasas de acierto

Referencias bibliográficas

1. Schlegel RE, Gilliland K. Development and quality assurance of computer-based assessment batteries. Archives of Clinical Neuropsychology. 2007 22(S1), 49-61. doi: 10.1016/j.acn.2006.10.005
2. Akdemir O, Oguz A. Computer-based testing: An alternative for the assessment of Turkish undergraduate students. Computers & Education. 2008 Noviembre;51(3):1198–204. doi: 10.1016/j.chb.2012.10.023
3. Klimova B. Computer-Based Cognitive Training in Aging. Frontiers in Aging Neuroscience [Internet]. 2016 Diciembre 20 [citado en 2026 Agosto 9];8. . doi: 10.3389/fnagi.2016.00313
4. Valle R, Klimo J. The Changing Faces of Therapy: Innovative Perspectives on Clinical Issues and Assessment. Lulu Publishing Services. 2014. Disponible en: https://www.bertrand.pt/livro/the-changing-faces-of-therapy-ron-valle-ph-d/21168445
5. Bandeira DR, Andrade JM de, Peixoto EM. O Uso de Testes Psicológicos: Formação, Avaliação e Critérios de Restrição. Psicologia: Ciência e Profissão [Internet]. 2021 [citado en 2026 Agosto 9];41(Septiembre 1). doi: 10.1590/1982-3703003252970
6. Borsa JC, Lins M. Avaliação psicológica Aspectos teóricos e práticos [Internet]. 2017 Abril [citado en 2026 Agosto 9]. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/316421733_Avaliacao_psicologica_Aspectos_teoricos_e_praticos
7. Heaton RK, Pendleton MG. Use of neuropsychological tests to predict adult patients” everyday functioning. Journal of Consulting and Clinical Psychology. 1981 49(6):807–21. doi: 10.1037/0022-006X.49.6.807
8. Peña-Casanova, J., Fombuena, N. G., & Fullà, J. G. Test Neuropsicológicos: Fundamentos para una neurologia clínica basada en evidencias.Masson. (1ª Ed). 2006. Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15846822/
9. Zucchella C, Federico A, Martini A, Tinazzi M, Bartolo M, Tamburin S. Neuropsychological testing. Practical Neurology [Internet]. 2018 Junio 1 [citado en 2026 Agosto 9];18(3):227–37. doi: 10.1136/practneurol-2017-001743
10. Portellano, J. (2005). Introducción a la neuropsicologia (1ª Ed). McGrawHill 290. Disponible en: https://pt.scribd.com/document/673863647/Introduccion-a-La-Neuropsicologia-Jose-Antonio-Portellano-2005-Copy-1
11. Hernandez c S. Encyclopedia of Clinical Neuropsychology [Internet]. Archives of Clinical Neuropsychology. Oxford University Press (OUP); 2012 [citado en 2026 Agosto 9]. Disponible en: https://www.academia.edu/127046488/Encyclopedia_of_Clinical_Neuropsychology
12. Soveri A, Antfolk J, Karlsson L, Salo, Benny L, Matti l.Working memory training revisited: A multi-level meta-analysis of n-back training studies. Psychonomic Bulletin & Review. 2017 24 (Citado en Agosto 4): 1077–1096. Disponible en: doi:10.3758/s13423-016-1217-0. PMID 28116702.
13. Arán Filippetti V, Krumm GL, Raimondi W. Computerized versus manual versions of the Wisconsin Card Sorting Test: Implications with typically developing and ADHD children. Applied Neuropsychology: Child. 2019 Febrero 20;1–16. doi: 10.1080/21622965.2019.1570198
14. Thompson RF. Introdução à Psicofisiologia. Editora Portuguesa de Livros Técnicos e Científicos, Lda. 1984. Disponible en: https://www.fnac.pt/mp26153858/Introducao-a-psicofisiologia
15. Thompson SBN, Ennis E, Coffin T, Farman S. Design and evaluation of a computerised version of the Benton visual retention test. Computers in Human Behavior. 2007 Septiembre;23(5):2383–93. doi: 10.1016/j.chb.2006.03.014
16. Thompson TW, Waskom ML, Garel KLA, Cardenas-Iniguez C, Gretchen O, Winter R, Chang P, Pollard K, Lala N, George A, John DE. Failure of Working Memory Training to Enhance Cognition or Intelligence. PLoS ONE 2013 Vol.8Iss 5Pg. e6361410.1371/journal.pone.0063614. doi: 10.1371/journal.pone.0063614
17. Strauss, E., Sherman, E. M. S., & Spreen, O. A Compendium of Neuropsychological Tests: Administration, Norms, and Commentary Oxford University Press. (3ºEd.). 2006. Disponible en: https://books.google.pt/books/about/A_Compendium_of_NeuropsychologicalTests.html?id=jQ7n4QVw7-0C&redir_esc=y
18. Toivainen T, Olteteanu AM, Repeykova V, Likhanov M, Kovas Y. Visual and Linguistic Stimuli in the Remote Associates Test: A Cross-Cultural Investigation. Frontiers in Psychology. 2019 Abril 26;10. doi: 10.3389/fpsyg.2019.00926
19. Silveira LM. Introdução à teoria da cor (2º Ed.). Editora UTFPR. 2015. Disponible en: https://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1582
20. Alvarez GA, Cavanagh P. The Capacity of Visual Short-Term Memory is Set Both by Visual Information Load and by Number of Objects. Psychological Science. 2004 Febrero;15(2):106–11. doi: 10.1111/j.0963-7214.2004.01502006.x
21. Hartley AA, Speer NK, Jonides J, Reuter-Lorenz PA, Smith EE. Is the dissociability of working memory systems for name identity, visual-object identity, and spatial location maintained in old age? Neuropsychology. 2001 Enero;15(1):3–17. doi: 10.1037/0894-4105.15.1.3
22. Klauer KC, Zhao Z. Double Dissociations in Visual and Spatial Short-Term Memory. Journal of Experimental Psychology: General. 2004;133(3):355–81. doi: 10.1037/0096-3445.133.3.355
23. Tatiana De Nardi, Breno Sanvicente-Vieira, Mirella Liberatore Prando, Lilian Milnitsky Stein, Rochele Paz Fonseca, Grassi-Oliveira R. Tarefa N-back auditiva: desempenho entre diferentes grupos etários. Psicologia-reflexao E Critica. 2013 Enero 1;26(1):151–9. doi: 10.1590/S0102-79722013000100016
24. Batista Lima M, Liberatore Prando M, Meurer Renner A, Carvalho DeNardi T, Fonseca RP, Grassi-Oliveira R. Tarefa N-Back Visual: construção de um instrumento de avaliação de memória de trabalho para crianças. Psico [Internet]. 2021 [citado en 2026 Agosto 9];42(4). Disponible en: https://revistaseletronicas.pucrs.br/revistapsico/article/view/7656
25. Alves MM, Silva RS. Treinar memória de trabalho promove mudanças em inteligência fluida? Temas em Psicologia. 2017;25(2):787–807. doi: 10.9788/TP2017.2-19Pt
26. Gibson JJ. The concept of the stimulus in psychology. American Psychologist. 1960;15(11):694–703. doi: 10.1037/h0047037
27. Kirchner WK. Age differences in short-term retention of rapidly changing information. Journal of Experimental Psychology. 1958;55(4):352–8. Disponible en: https://psycnet.apa.org/doi/10.1037/h0043688
28. Troland LT. The principles of psychophysiology: A survey of modern scientific psychology, Vol 2: Sensation. New York: D Van Nostrand Company; 1930. doi: 10.1037/13374-000
29. Woodworth RS,Woodworth S,Donadl g. Psychology. Free Download, Borrow, and Streaming: Internet Archive [Internet]. Internet Archive. 2022 [citado en 2026 Agosto 10]. Disponible en: https://archive.org/details/psychology0000robe
30. Miller NE, Dollard J. Social Learning and Imitation. Yale University Press. 1941. Disponible en: https://archive.org/details/sociallearningim0000mill/page/n5/mode/2up
31. Parra-Parra GD. El Nacimiento Psicológico Del Infante Humano [Internet]. Scribd. 2026 [citatado en 2026 Agosto 10]. Disponible en: https://pt.scribd.com/document/343272513/El-Nacimiento-Psicologico-Del-Infante-Humano#google_vignette
32. Ries BE. Sensação e Perceção. In Ries BE, Rodrigues EW. (Eds.). Psicologia e Educação: Fundamentos e Reflexões Porto Alegre. (pp.49-66) 2004. Disponible en:https://pt.scribd.com/document/476296762/SENSACAO-E-PERCEPCAO-Livro-completo-pdf
34. Matlin, M. W., & Foley, H. J. Sensation and Perception. Allyn and Bacon 1996 (4ª ed.). Disponible en: https://archive.org/details/sensationpercept0000fole
35. Eysenck MW, Keane MJ. Cognitive psychology: A student’s handbook Psychology Press. 2010 (6ª ed.). Disponible en: https://books.google.pt/books/about/Cognitive_Psychology.html?id=yUmBHAAACAAJ&redir_esc=y
36. Alexandre, FC. Levando os padrões decisórios a sério: formação e aplicação de precedentes e enunciados de súmula [Internet]. IndicaLivros. 2017 [citado en 2026 Agosto 11]. https://www.indicalivros.com/livros/levando-os-padroes-decisorios-a-serio-formacao-e-aplicacao-de-precedentes-e-enunciados-de-sumula-alexandre-freitas-camara
37. Khan ZU, Martín-Montañez E, Baxter MG. Visual perception and memory systems: from cortex to medial temporal lobe. Cellular and Molecular Life Sciences. 2011 Marzo 2;68(10):1737–54. doi: 10.1007/s00018-011-0641-6
38. Ware C. Information Visualization: Perception for Design. Morgan Kaufmann Publisher. 2004. Disponible en: https://books.google.pt/books/about/Information_Visualization.html?id=2ZlORD5hX7QC&redir_esc=y
39. Slotnick SD. Visual Memory and Visual Perception Recruit Common Neural Substrates. Behavioral and Cognitive Neuroscience Reviews [Internet]. 2004 Diciembre [citado en 2026 Agosto 9];3(4):207–21. . doi: 10.1177/1534582304274070
40. Riou B, Lesourd M, Brunel L, Versace R. Visual memory and visual perception: when memory improves visual search. Memory & Cognition [Internet]. 2011 Febrero 5 [citado en 2026 Agosto 11];39(6):1094–102. . doi: 10.3758/s13421-011-0075-2
41. Brunel L, Labeye E, Lesourd M, Versace R. The sensory nature of episodic memory: Sensory priming effects due to memory trace activation. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 2009;35(4):1081–8. doi: 10.1037/a0015537
42. Taherdoost H, Madanchian M. Decision Making: Models, Processes, Techniques. Cloud computing and data science [Internet]. 2023 Agosto 3 [citado en 2026 Agosto 11];5(1):1–14. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/372883924_Decision_Making_Models_Processes_Techniques
43. Fukusima SS, Landeira-Fernandez J. Informações complementares sobre a teoria de detecção do sinal aplicada à psicofísica. In Landeira Fernandez J, Fukusima SS. (Orgs.), Métodos em neurociência (1ª ed. pp. 24-33). Manole. 2012. Disponible en: https://www.manole.com.br/metodos-em-neurociencia-1-edicao/p
44. Luck SJ, Hollingworth A. Visual Memory. OUP USA; 2008. Disponible en:https://global.oup.com/academic/product/visual-memory-9780195305487?cc=pt&lang=en&
45. Luck SJ, Vogel EK. The Capacity of Visual Working Memory for Features and Conjunctions. Nature. 1997 Nov;390(6657):279–81. doi: 10.1038/36846
46. Hollingworth A, Luck SJ. The role of visual working memory (VWM) in the control of gaze during visual search. Attention, Perception, & Psychophysics. 2009 Mayo ;71(4):936–49. doi: 10.3758/APP.71.4.936
47. Schurgin MW. Visual memory, the long and the short of it: A review of visual working memory and long-term memory. Attention, Perception, & Psychophysics. 2018 Abril 23;80(5):1035–56. doi: 10.3758/s13414-018-1522-y
48. Vogel EK, Woodman GF, Luck SJ. Storage of features, conjunctions, and objects in visual working memory. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 2001 27(1), 92–114. Disponible en: https://psycnet.apa.org/doi/10.1037/00961523.27.1.92
49. Wheeler ME, Treisman AM. Binding in short-term visual memory. Journal of Experimental Psychology: General. 2002 131(1), 48–64. doi: 10.1037/00963445.131.1.48
50. Awh E, Barton B, Vogel EK. Visual working memory represents a fixed number of items regardless of complexity. Psychological Science [Internet]. 2007 Julio 1 [citado en 2026 Agosto 11];18(7):622–8. doi: 10.1111/j.1467-9280.2007.01949.x
51. Hardman KO, Cowan N. Remembering complex objects in visual working memory: Do capacity limits restrict objects or features? Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 2015 41(2), 325–347. doi: 10.1037/xlm000003
52. Phillips WA. On the distinction between sensory storage and short-term visual memory. Perception & Psychophysics. 1974 Marzo;16(2):283–90. doi: 10.3758/BF03203943
53. Jiang Y, Olson IR, Chun MM. Organization of visual short-term memory. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 2000;26(3):683–702. doi: 10.1037/0278-7393.26.3.683
54. Cowan N. What are the differences between long-term, short term, and working memory? Progress in Brain Research. 2008 169, 323–338. doi: 10.1016/S00796123(07)00020-9
55. Ma WJ, Husain M, Bays PM. Changing concepts of working memory. Nature Neuroscience [Internet]. 2014 Febrero 25 [citado en 2026 Agosto 11];17(3):347–56. Disponible in:. doi: 10.1038/nn.3655
56. Brady TF, Konkle T, Alvarez GA. A review of visual memory capacity: Beyond individual items and toward structured representations. Journal of Vision. 2011 Mayo 26;11(5):4–4. – Cohen J, Swerdlik ME. Psychological testing and assessment: An introduction to tests and measurement (7ª ed.). McGraw-Hill. 2010. Disponible en: https://books.google.pt/books/about/Psychological_Testing_and_Assessment.html?id=t6ZMRAAACAAJ&redir_esc=y. doi: 10.1167/11.5.459
57. Fukuda K, Vogel E, Mayr U, Awh E. Quantity, not quality: the relationship between fluid intelligence and working memory capacity. Psychonomic Bulletin & Review [Internet]. 2010 Octubre [citado en 2026 Agosto11];17(5):673–9. doi: 10.3758/17.5.673
58. Snyder JJ, Kingstone A. Inhibition of return at multiple locations in visual search: When you see it and when you don’t. The Quarterly Journal of Experimental Psychology Section A. 2001 Noviembre ;54(4):1221–37. doi: 10.1080/713756011
59. Schiffman HR. Sensação e Perceção Livros Técnicos e Científicos Editora S.A. (5ªed.). 2005. Disponible en:https://pt.scribd.com/document/773180127/Sensac-a-o-e-Percepc-a-o-5%C2%AA-edic-a-o-SCHIFFMAN-H-240921-102429
60. Krantz JH. Tell me, what did you see? The stimulus on computers. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers. 2000 Junio;32(2):221–9. doi: 10.3758/BF03207787
61. Coulacoglou C, Saklofske DH. Executive Function, Theory of Mind, and Adaptive Behavior. Psychometrics and Psychological Assessment [Internet]. 2017 [citado en 2026 Agosto11];91–130. doi: 10.1016/B978-0-12-802219-1.00005-5
62. Jarrold C, Towse JN. Individual differences in working memory. Neuroscience. 2006 Abril;139(1):39–50. doi: 10.1016/j.neuroscience.2005.07.002
63. Mackworth JF. Paced memorizing in a continuous task. Journal of Experimental Psychology. 1959;58(3):206–11. Disponible en: https://psycnet.apa.org/doi/10.1037/h0049090
64. Nikolin S, Tan YY, Schwaab A, Moffa A, Loo CK, Martin D. An investigation of working memory deficits in depression using the n-back task: A systematic review and meta-analysis. Journal of Affective Disorders. 2021 Abril;284:1–8. doi: 10.1016/j.jad.2021.01.084
65. Kane MJ, Conway ARA, Miura TK, Colflesh GJH. Working memory, attention control, and the n-back task: A question of construct validity. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 2007 Mayo;33(3):615–22. doi: 10.1037/0278-7393.33.3.615
66. Qiu F, Wei Q, Zhao L, Lin L. Study on Improving Fluid Intelligence through Cognitive Training System Based on Gabor Stimulus. 2009 First International Conference on Information Science and Engineering. 2009 Diciembre;3459–62. doi: 10.1109/ICISE.2009.1124
67. Jaeggi SM, Buschkuehl M, Jonides J, Shah P. Short-and long-term benefits of cognitive training. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2011 108(25), 1008110086. doi: 10.1073/pnas.1103228108
68. Jaeggi SM, Studer-Luethi B, Buschkuehl M, Su YF, Jonides J, Perrig WJ. The relationship between n-back performance and matrix reasoning — implications for training and transfer. Intelligence. 2010 Noviembre;38(6):625–35. doi: 10.1016/j.intell.2010.09.001
69. Rac-Lubashevsky R, Kessler Y. Decomposing the n-back task: An individual differences study using the reference-back paradigm. Neuropsychologia. 2016 Septiembre;90:190–9. doi: 10.1016/j.neuropsychologia.2016.07.013
70. Au J, Sheehan E, Tsai N, Duncan GJ, Buschkuehl M, Jaeggi SM. Improving fluid intelligence with training on working memory: a meta-analysis. Psychonomic Bulletin & Review [Internet]. 2014 Agosto 8 [citado en 2026 Agosto 11];22(2):366–77. doi: 10.3758/s13423-014-0699-x
71. Minear M, Shah P. Training and transfer effects in task switching. Memory & Cognition, 2008 36, 1470–1483. doi: 10.3758/MC.336.8.1470
72. Salminen T, Strobach T, Schubert T. On the impacts of working memory training on executive functioning. Frontiers in Human Neuroscience. 2012;6. doi: 10.3389/fnhum.2012.00166
73. Constantinidis C, Klingberg T. The neuroscience of working memory capacity and training. Nature Reviews Neuroscience. 2016 17(7), 438-449. doi: 10.1038/nrn.2016.43
74. Miró-Padilla A, Bueichekú E, Ventura-Campos N, Flores-Compañ MJ, Parcet MA, Ávila C. Long-term brain effects of N-back training: an fMRI study. Brain Imaging and Behavior [Internet]. 2018 Julio 13 [citado en 2026 Agosto 11]. . doi: 10.1007/s11682-018-9925-x
75. León-Domínguez U, Martín-Rodríguez JF, León-Carrión J. Executive n-back tasks for the neuropsychological assessment of working memory. Behavioural Brain Research. 2015 Octubre;292:167–73. doi: 10.1016/j.bbr.2015.06.002
76. Baddeley A. The episodic buffer: A new component of working memory? Trends in Cognitive Sciences [Internet]. 2000 [citado en 2026 Agosto 12];4(11):417–23. . doi: 10.1016/S1364-6613(00)01538-2
77. Chai WJ, Abd Hamid AI, Abdullah JM. Working Memory From the Psychological and Neurosciences Perspectives: A Review. Frontiers in Psychology [Internet]. 2018 Marzo 27 [citado en 2026 Agosto11];9(1). doi: 10.3389/fpsyg.2018.00401
78. Bays PM, Gorgoraptis N, Wee N, Marshall L, Husain M. Temporal dynamics of encoding, storage, and reallocation of visual working memory. Journal of Vision [Internet]. 2011 Junio 2 [citado 2026 Agosto 11];11(10):6–6. . doi: 10.1167/11.10.6
79. Melcher D, Piazza M. The role of attentional priority and saliency in determining capacity limits in enumeration and visual working memory. PloS one, 2011 6(12), Artículo e29296. doi: 10.1371/journal.pone.0029296
80. Stelzer F, Andés ML, Canet-Juric L, Introzzi I. Memoria de Trabajo e Inteligencia Fluida. Una Revisión de sus Relaciones. Acta de Investigación Psicológica. 2016 Abril;6(1):2302–16. doi: 10.1016/s2007-4719(16)30051-5
81. Assis Gomes CM, Borges O. Qualidades psicométricas do conjunto de testes de inteligência fluida. Avaliaçao Psicologica: Interamerican Journal of Psychological Assessment [Internet]. 2026 [citado en 2026 Agosto 11];8(1):17–32. Disponible en: https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5115918
82. Fiamoncini JD, Satler C. Relação entre inteligência fluida e funções executivas nos diferentes períodos de vida: Revisão de literatura. Cuadernos de Neuropsicología, 2021 15(1), 159-170. doi: 10.7714/CNPS/15.1.211
83. Gomes Barreto A. Mansur-Alves. Constrastando Avaliação Psicologica e Neuropsicologica [Internet]. Scribd. 2018 [citado en 2026 Agosto 11]. Disponible en: https://pt.scribd.com/document/878958081/Mansur-Alves-2018-Constrastando-Avalia-C3-A7-C3-A3o-Psicologica-e-Neuropsicologica
84. Schelini PW. Teoria das inteligências fluida e cristalizada: início e evolução. Estudos de Psicologia. 2006 11(3), 323-332. doi: 10.1590/S1413294X2006000300010
85. Hintzman DL. How does repetition affect memory? Evidence from judgments of recency. Memory & Cognition. 2009 Diciembre 4;38(1):102–15. doi: 10.3758/MC.38.1.102
86. Oberauer K, Jones T, Lewandowsky S. The Hebb repetition effect in simple and complex memory span. Memory & Cognition. 2015 Febrero 25;43(6):852–65. doi: 10.3758/s13421-015-0512-8
87. Owen AM, Hampshire A, Grahn JA, Stenton R, Dajani S, Burns AS, et al. Putting brain training to the test. Nature [Internet]. 2010 Abril 20 [citado en 2026 Agosto 11];465(7299):775–8. . doi: 10.1038/nature09042
88. Owen AM, Mcmillan KM, Laird, AR, Bullmore, E. N-back working memory paradigm: A meta-analyzus of Normative Functional Neuroimaging Studies. Human. 2005. Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15846822/
89. Owen AM, McMillan KM, Laird AR, Bullmore E. N-back working memory paradigm: A meta-analysis of normative functional neuroimaging studies. Human Brain Mapping. 2005;25(1):46–59. doi: 10.1002/hbm.20131
90. Shams L, Seitz AR. Benefits of Multisensory Learning Trends in Cognitive Sciences 2008 Vol12Iss. 11Pg. 411-417. Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/18805039/. doi: 10.1016/j.tics.2008.07.006

Sobre los autores

Sofía de Almeida Bento. Universidad Beira Interior, Covilhã, Portugal.

Paulo Rodrigues. Unidad de Investigación en Deporte, Salud y Ejercicio – IPCB, Universidad Beira Interior, Covilhã, Portugal.

Carla Sofia Nascimento. Unidad de Investigación en Deporte, Salud y Ejercicio – IPCB, Universidad Beira Interior, Covilhã, Portugal.

Luis Alberto Coelho Rebelo Maia. Universidad Beira Interior, Covilhã, Portugal. ORCID: 0000-0002-1803-6680.

Autor de correspondencia: Luis Alberto Coelho Rebelo Maia @

Sobre el artículo

Fecha de recepción: 27 de agosto de 2026

Fecha de aceptación: 25 de septiembre de 2026

Fecha de publicación: 2 de octubre de 2026

DOI: https://doi.org/10.64396/v21-0210

Conflictos de interés: Los autores declaran no tener conflictos de interés relacionados con el presente trabajo.

Financiación: Los autores declaran que el presente trabajo no ha recibido financiación externa.

Aprobación ética: El estudio fue aprobado por el Comité de Ética de la Universidad Beira Interior.

Consentimiento informado: Se obtuvo el consentimiento informado por escrito de todos los participantes.

Declaración ética: Los autores declaran que este trabajo se ha realizado de acuerdo con los principios éticos y las normas internacionales de investigación biomédica, respetando los criterios de confidencialidad, integridad científica y buenas prácticas editoriales.

Autoría y responsabilidad: Todos los autores declaran haber participado activamente en el desarrollo del trabajo, haber revisado y aprobado la versión final del manuscrito y asumir responsabilidad pública por su contenido, conforme a los criterios internacionales de autoría adoptados por la Revista.

Derechos de autor y licencia: Los autores conservan los derechos de autor y conceden a la Revista Electrónica de PortalesMedicos.com el derecho de primera publicación. Este artículo se distribuye bajo la licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0), que permite compartir y adaptar el contenido, incluso con fines comerciales, siempre que se reconozca adecuadamente la autoría, se cite la fuente original y se indique si se han realizado cambios.