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Teorías del aprendizaje, ¿Cómo se adquieren los conceptos? (página 2)

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6. Mecanismos de aprendizaje en el ACT.

ANDERSON (1982, 1983) propone una teoría del aprendizaje basada en tres estadios sucesivos. Toda destreza o concepto adquirido pasaría por tres fases: interpretación declarativa, compilación y ajuste.

Según ANDERSON (1982, 1983), todo aprendizaje comienza con una fase declarativa o interpretativa. La información que recibe el sistema es codificada en la memoria declarativa dentro de una red de nodos. Cuando el sistema recibe las instrucciones para la solución de un problema o, en el caso de la formación de conceptos, información sobre la categorización de un objeto, se forma una copia en la memoria declarativa de esa información.

La automatización del conocimiento aumentará la eficacia del sistema. Esa automatización se logra en el segundo estadio del aprendizaje, mediante la compilación o transformación del conocimiento declarativo en procedural. La compilación implica dos subprocesos: La proceduralización y la composición. Durante la proceduralización, la información contenida en los nodos activados en la memoria de trabajo se traduce a producciones, provocando cambios cualitativos en el conocimiento, que se aplica de modo automático. Complementando este proceso, durante el mecanismo de composición, la secuencia de producciones se funde en una sola producción. Pero es condición, para la composición, que exista una "contigüidad lógica" entre las producciones, regida por criterios de semejanza entre sus metas.

Una vez formadas las producciones, éstas serán sometidas, como consecuencia de la práctica, a procesos de ajuste, que constituyen el tercer estadio. El ajuste se logra mediante tres mecanismos automáticos: generalización, discriminación y fortalecimiento La generalización de una producción consiste en incrementar su rango de aplicación, mediante la sustitución de valores constantes en las condiciones de la producción por variables. La discriminación es un segundo mecanismo de ajuste de las producciones, por el cual se restringe el ámbito de aplicación de las mismas. El sistema busca las variables de la producción y elige, en forma aleatoria, una de ellas como base para la discriminación, disponiendo de casos de aplicación correcta e incorrecta de la producción. Ni la generalización ni la discriminación eliminan las producciones originales. Unicamente generan nuevas producciones que compiten con aquellas. Los procesos de ajuste se completan con un mecanismo de fortalecimiento de las producciones, emparejando, las más fuertes, sus condiciones más rápidamente con la información contenida en la memoria de trabajo y teniendo más probabilidad de ser usadas.

7. Aplicación del ACT a la formación de conceptos.

La teoría del aprendizaje basada en el ACT está orientada fundamentalmente a la adquisición de destrezas (ANDERSON, 1982). Pero no sólo es aplicable a destrezas motoras relativamente simples. Incluye también, otro tipo de habilidades más complejas como la toma de decisiones, la solución de problemas matemáticos o la generación del lenguaje.

Según Pozo, el ACT puede también considerarse una teoría del aprendizaje de conceptos, ya que ninguna destreza compleja puede efectuarse sin la intervención de un concepto.

<<Para cada instancia presentada, el ACT designa una producción que reconoce y/o categoriza esa instancia. Las generalizaciones se producirán mediante la comparación de pares de esas producciones. Si se proporciona información sobre la corrección de esas generalizaciones, puede realizarse el proceso de discriminación. La definición operativa de un concepto será la de esa serie de designaciones, generalizaciones y discriminaciones>>.

Enfoque semántico: la teoría de los esquemas.

La teoría de los esquemas puede considerarse como una teoría de la representación y utilización de los conceptos almacenados en la memoria. Es una teoría general del procesamiento.

"Un esquema es una estructura de datos para representar conceptos genéricos almacenados en la memoria." (RUMELHART,1984, pag. 163).

Según RUMELHART (1981, 1984), la teoría general de los esquemas se ocupa de cómo se representa el conocimiento y de cómo se usa el conocimiento almacenado. La unidad básica de procesamiento serían los esquemas, consistentes en "paquetes de información" sobre conceptos genéricos. Los esquemas representan conocimientos, son representaciones prototípicas de los conceptos.

Una de las características de los esquemas es su posición con respecto a la distinción entre conocimiento declarativo y procedural.Los esquemas tienen una naturaleza flexible que les permite ser utilizados tanto de modo declarativo como procedural.

Los esquemas son paquetes de conocimiento en los que, además del propio conocimiento hay información sobre cómo debe usarse ese conocimiento. El carácter jerárquico de la organización de los esquemas conlleva necesariamente la existencia de conceptos genéricos de diverso nivel de abstracción.

8. Aprendizaje por modificación y generación de esquemas.

Según RUMENHART y NORMAN desde un punto de vista lógico pueden distinguirse tres tipos de aprendizaje: el crecimiento, la reestructuración y el ajuste. Mediante el crecimiento se acumula nueva información en los esquemas ya existentes. Las leyes que rigen este crecimiento son básicamente asociativas:

"siempre que se encuentra nueva información, se supone que se guarda en la memoria alguna huella del proceso de comprensión. Esta huella de memoria es la base del recuerdo. Generalmente, se supone que ésas son copias parciales del esquema original actualizado" (RUMELHART, 1984, pág.181)

El crecimiento es el mecanismo básico por el que el sistema adquiere las bases de datos con las que rellena las variables de los esquemas. El crecimiento no modifica la estructura interna de los esquemas ni genera por sí mismo esquemas nuevos. Para que se formen conceptos nuevos es necesario que suceda la acción de los otros dos mecanismos: el ajuste y la restructuración.

La modificación o evolución de los esquemas disponibles tiene lugar mediante un proceso de ajuste, que puede producirse de tres formas: a) mediante modificación de los valores por defecto de un esquema en función de la experiencia en la aplicación del mismo; b) por generalización del concepto; c) por especialización del concepto

La generación o creación de nuevos esquemas tiene lugar mediante el proceso de reestructuración que consiste en la "formación de nuevas estructuras conceptuales o nuevas formas de concebir las cosas. Mediante una restructuración surgen estructuras conceptuales o interpretativas que anteriormente no estaban presente en el sistema. El nuevo esquema puede surgir de dos formas. Mediante una generación pautada el nuevo esquema consiste en una copia, que se forma por un proceso analógico, con modificaciones de un esquema anterior.

El segundo mecanismo de reestructuración, la inducción de esquemas, se produciría cuando se detectase que cierta configuración de esquemas ocurre sistemáticamente según ciertas pautas espacio-temporales. Se trataría de un modo de aprendizaje por contigüidad.

Según RUMELHART y NORMAN (1978) el crecimiento, la reestructuración y el ajuste coexisten e interactúan durante todo el ciclo de aprendizaje de un sistema jerarquizado de conceptos, pero su importancia relativa varían según una pauta temporal característica. Al comienzo del aprendizaje en un área conceptual predominaría el crecimiento. La acumulación de conocimiento acabaría produciendo una reestructuración de los esquemas. Una tercera fase se caracterizaría de nuevo por un crecimiento de los esquemas generados, que finalmente desembocaría en un ajuste progresivo de los mismos.

Enfoque pragmático: una teoría pragmática de la inducción.

La teoría de la inducción es una teoría general del procesamiento, que presenta una serie de restricciones básicas que le dan al proceso inductivo, un carácter pragmático.

La representación del conocimiento mediante modelos mentales.

El sistema de representación propuesto por HOLLAND y cols (1986), al igual que el ACT de ANDERSON (1983), está basado en reglas o sistemas de producción, pero se asemeja a la teoría de los esquemas en que sus unidades significativas de representación tienen un carácter más bien molar. Son los modelos mentales, compuestos por series de reglas o sistemas de producción.

Los esquemas constituyen representaciones estables, los modelos mentales se construyen con ocasión de cada interacción concreta. Son representaciones dinámicas e implícitas en la memoria, en lugar de estáticas y explícitas como los esquemas.

Los modelos mentales están formados por conjuntos de reglas relacionadas activadas simultáneamente. Consisten en producciones o pares condición - acción. Tanto la condición como la acción de la regla pueden estar compuestas por varios elementos. Se distinguen dos tipos fundamentales de reglas: empíricas e inferenciales. Las reglas empíricas representan el conocimiento sobre el mundo y a su vez se dividen en varios tipos. Las reglas sincrónicas representan la información descriptiva típica de la memoria semántica y se dividen en reglas categóricas, que informan sobre relaciones jerárquicas entre categorías y son la base de los juicios de identificación de conceptos, y reglas asociativas, que relacionan conceptos no vinculados jerárquicamente sino por su coocurrencia. Las reglas diacrónicas informan sobre los cambios que pueden esperarse en el entorno si se satisfacen sus condiciones. Pueden ser reglas predictivas, cuando proporcionan una expectativa, y efectivas, cuando causan una acción por parte del sistema.

Las reglas se activirán cuando su condición sea satisfecha por información activa en la memoria, que recibe el nombre de mensaje. Las acciones de las reglas se ejecutarán cuando sus condiciones sean satisfechas y pueden dirigirse tanto hacia el exterior como hacia el interior. En este último caso, se modificará el sistema de conocimientos y se producirá aprendizaje. El sistema dispone también de reglas inferenciales que constituyen los mecanismos básicos del aprendizaje, y de reglas operativas o principios generales de procesamiento del sistema, entre las que se halla el procesamiento en paralelo (múltiples reglas activadas al mismo tiempo). El sistema ha de construir modelos mentales basados en la activación simultánea de reglas relacionadas. Aquellas que suelen activarse juntas, tienden a relacionarse y constituyen categorías. Estas están organizadas en jerarquías defectivas, compuestas por conceptos subordinados y supradordinados, donde los valores de los conceptos supraordinados actúan <<por defecto>> en ausencia de especificaciones concretas.

Los conceptos no se hallan definidos en la memoria sino sólo representados de un modo probabilístico, y se formarán a partir de reglas con condiciones similares.

A pesar del proceso paralelo, las reglas compiten por ser activadas. En esa competición triunfarán aquellas reglas que <<(a) proporcionen una descripción de la situación actual(emparejamiento), (b) tengan una historia de utilidad en el pasado para el sistema (fuerza), (c) produzcan la descripción más completa (especificidad) y (d) tengan la mayor compatibilidad con otra información en ese momento (apoyo)>> (HOLLAND y cols., 1986, pág. 49).

El apoyo de una regla depende de la activación de otras reglas afines y depende, por tanto, de la propagación de la activación del sistema.

La activación se propagará de un concepto a otro cuando compartan reglas comunes, pero no por simple contigüidad o coocurrencia. La activación, en lugar de ser automática, se halla también pragmáticamente dirigida.

Según la teoría de HOLLAND y cols. (1986), los conceptos serían modelos mentales, formados por reglas activadas simultáneamente en función de las demandas contextuales y de las metas del sistema, y constituidos en jerarquías defectivas que generan expectativas y dirigen la acción. Por tanto, el aprendizaje de conceptos consiste en la adquisición de nuevas reglas y las relaciones entre reglas. Esas nuevas reglas tienen su origen, según los autores, en procesos inductivos guiados pragmáticamente.

9. Aprendizaje por inducción pragmática.

Según HOLLAND y cols. (1986) el sistema debe realizar tres tareas inductivas básicas: (a) evaluar y perfeccionar las reglas disponibles, (b) generar nuevas reglas y (c) formar asociaciones y racimos de reglas con el fin de crear estructuras de conocimiento más amplias; y estas tareas se logran mediante dos mecanismos inductivos: el refinamiento de las reglas existentes y la generación de nuevas reglas.

En la medida en que un concepto es un <<racimo jerarquizado de reglas>> deberá formarse por combinación del refinamiento y la generación de reglas.

El refinamiento de las reglas consiste en una reevaluación constante de la fuerza de las reglas en función de sus éxitos y fracasos.

Al disponer de un procesamiento paralelo, el sistema debe distribuir el éxito, o en su caso el fracaso, entre aquellas reglas que hayan sido realmente responsables del resultado obtenido. Este proceso recibe el nombre de <<asignación del crédito>>.

La fuerza de una regla actúa de un modo conservador, impidiendo la ejecución de reglas nuevas o más débiles.

El proceso de refinamiento puede cambiar la fuerza de una regla, y con ella su probabilidad de uso, pero no puede introducir reglas nuevas. Cuando el sistema no disponga de reglas eficaces para un contexto, se verá obligado a poner en marcha el proceso de generación de reglas. El sistema genera nuevas reglas que dan lugar a conceptos nuevos mediante la activación de sus reglas inferenciales o sus mecanismos inductivos.

Su acción está restringida a la presencia de ciertas condiciones desencadenantes, como son el fracaso de una predicción o la ocurrencia de un hecho inesperado. Esas inferencias estarán sometidas a nuevas restricciones. Algunas de esas restricciones partirán de reglas generales e independientes de cualquier dominio concreto existentes en el sistema en el sistema, que recogen conocimiento sobre leyes causales, estadísticas o de razonamiento. Otras restricciones en la inducción provienen de las limitaciones en la capacidad. La generalización puede conseguirse de dos formas: mediante una simplificación de las condiciones de una regla o a partir de ejemplos concretos, en los que ciertas constantes son sustituidas por una variable. La especialización es el proceso inverso que, tiene como función evitar la sobregeneralización, que suele dar lugar a una predicción errónea.

La formación de categorías o conceptos depende del establecimiento de relaciones y asociaciones entre reglas mediante los procesos inductivos. Un concepto es un racimo de reglas organizado de una jerarquía defectiva. El sistema tiende a asociar aquellas reglas que se activan juntas (relación sincrónica) o sucesivamente (relación diacrónica). Un concepto se basa en relaciones sincrónicas entre reglas que comparten un elemento común entre sus condiciones. Cuando otra regla contenga ese mismo elemento en su acción se <<acoplará>> a las anteriores, ya que su ejecución satisfará las condiciones de las otras reglas. El elemento común a todas esas reglas se convertirá en la etiqueta del concepto.

Este proceso inductivo se basa en la asociación y la generalización de reglas. Esta generalización puede ser abusiva. Para corregir, el sistema dispone del proceso de especialización de las reglas, cuando una regla conduce a una expectativa errónea.

Los autores admiten la existencia de otro mecanismo de aprendizaje no inductivo, que consistiría en la inserción de reglas desde el exterior por medio de la instrucción.

En la terminología de la formación de conceptos diríamos que el cambio conceptual requiere, en algún momento, el paso de representaciones mediante modelos mentales o ejemplares a representaciones mediante conceptos explícitos o prototipos.

Dentro de una teoría computacional, los procesos de reestructuración deben reducirse necesariamente a los procesos más simples de crecimiento y ajuste. La única forma efectiva de adquirir nuevas reglas es, además de la instrucción o inserción externa, la inducción mediante generalización y especialización.

La teoría impone restricciones pragmáticas al proceso inductivo. Una inducción se realizará cuando se adecúe a los conocimientos activos en el sistema.

10. Conclusión

A decir de BOLTON(1977), toda teoría de la adquisición de conceptos supone, explícita o implícitamente, una opción sobre la naturaleza de la realidad y una toma de posición epistemológica.

La postura que adoptan las teorías asociacionistas respecto a la naturaleza y a la forma en que se adquiere el conocimiento, tiene como características principales el elementismo, el empirismo y el realismo o correspondencia entre realidad y conocimiento.

Las teorías tratan los conceptos como si fueran entidades reales y no nominales y parten de la idea de que su definición viene dada por sus referentes y no por su sentido o conexión <<hacia arriba>> con otros conceptos. En relación con el aprendizaje de conceptos, el asociacionismo da lugar a teorías de la abstracción o inducción de conceptos.

Las teorías expuestas comparten tres supuestos básico con respecto a la inducción o abstracción (BOLTON, 1977):

Los conceptos se forman mediante el reconocimiento de similitudes entre objetos.

El progreso en la formación de conceptos va de lo particular a lo general.

Los conceptos concretos son primarios, ya que constituyen la base para la adquisición de conceptos más abstractos.

Las distintas teorías difieren en los mecanismos de aprendizaje que dan cuenta de esa abstracción y en los resultados producidos por ese aprendizaje, que dan lugar a conceptos probabilísticos o de estructura difusa, o a conceptos bién definidos.

La teoría ACT del aprendizaje de conceptos es estrictamente inductiva. Sus mecanismos inductivos, son tan sólo sintácticos. Los conceptos son conocimiento compilado y se adquieren por generalización y discriminación a partir de las primeras producciones formadas.

Un supuesto central de la teoría de Anderson es que todo el conocimiento es inicialmente proposicional, pero que puede convertirse en procedimientos. El aprendizaje puede producirse por la suma de una nueva regla al conjunto existente.

El ACT es un ejemplar prototípico del asociacionismo computacional. Los tres estadios del aprendizaje en el ACT recurren a mecanismos exclusivamente asociativos, lo que permite la continua reelaboración de la teoría en sus sucesivas versiones. La inducción se realiza según criterios formales o lógicos.

Una teoría específica como ACT, obviamente, puede demostrase falsa. Los sistemas de producción, como hipótesis sobre la arquitectura de la mente, es improbable que puedan ser refutados con ningún tipo de datos empíricos.

ANDERSON, KLINE y BEASLEY (1980), señalan que el único mecanismo que proporciona al sistema conocimientos auténticamente nuevos es la designación de nuevos conocimientos declarativos.

La generalización está sometida por parte del sujeto no solo a control estratégico, sino también a control consciente.

La principal diferencia entre el ACT Y la teoría del aprendizaje de esquemas de RUMELHART y NORMAN (1978) es la introducción de un proceso de aprendizaje por reestructuración como una forma de superar las limitaciones del principio asociacionista de correspondencia y concebir el aprendizaje como un proceso constructivo.

Según VEGA (1984), la teoría de los esquemas tiene el problema que se adecúa demasiado bien a cualquier dato, lo que genera un uso un tanto indiscriminado del concepto.

En la teoría de RUMELHART y NORMAN (1978) no aparecen restricciones para la inducción y no explica como aparecen los esquemas <<auténticamente nuevos>> (PASCUAL-LEONE, 1980.

La teoría de los esquemas presenta una posición constructivista estática ya que hay una construcción o interpretación de la realidad a partir de nuestros esquemas de conocimiento; careciendo del aspecto dinámico según el cual no sólo construimos la realidad que conocemos sino también los esquemas mediante los que la conocemos.

La teoría de la inducción pragmática de HOLLAND y cols reune muchas características de las llamadas teorías computacionales, como ser: el procesamiento en paralelo, la utilización de sistemas de producción y la representación implícita del conocimiento mediante modelos mentales. Pero el pragmatismo queda reducido a un control de las reglas por sus consecuencias, similar en cierto modo al definido por SKINNER (1981).

Las teorías expuestas presentan una la ausencia de organización en el sujeto psicológico, es decir que no pueden explicar la coherencia conceptual, y son incapaces de explicar el origen de los significados.

Estas teorías, si bien tienen desarrollados los mecanismos de ajuste de concepto mediante generalización y diferenciación, presentan la limitación que para que el sistema ajuste sus conceptos debe poseerlos previamente. Los sistemas computacionales son incapaces de explicar el origen de esos conocimientos.

Un sistema de computación puede simular que tiene conocimiento pero no puede simular que lo adquiere, porque para adquirir conocimiento por procesos constructivos internos, no mediante inserción de reglas, es necesario tener realmente conocimiento.

Para que un computador –o en general un sistema computacional- aprendiera en un sentido más real sería necesario, como desean HOLLAND y cols. (1986, pág. 359), que <<el sistema computacional no contenga ninguna estructura que no haya sido producida por los mecanismos inductivos del sistema>>

La insuficiencia de los modelos sintácticos. La necesidad de tener en cuenta los aspectos semánticos o pragmáticos en el aprendizaje desemboca en la formulación de mecanismos como la reestructuración, el insight o control consiente o las restricciones semánticas o pragmáticas en la inducción.

11. Bibliografía.

Carretero, M.- Limón, M., "Problemas actuales del constructivismo. De la teoría a la Práctica", en Rodrigo, M.-Arnay, J., Paidós, Barcelona.

Chalmers, A., ¿Qué es esa cosa llamada ciencia?, Siglo XXI, Madrid, 1984.

Duran, S., Modelos Mentales y Prácticas Deductivas, inédito, 1997.

Laird, J., El ordenador y la mente, Paidós, Barcelona, 1990.

Microsoft, Corp., Enciclopedia Microsoft Encarta 97

Pozo, J., Teorías Cognitivas del Aprendizaje, Morata, Madrid, 1994.

 

 

Autor:


Prof. Adriana Delia Gómez

Técnica Superior en Conducción de Servicios Educativos
Estudiante de la Licenciatura en Tecnología Educativa de la Universidad Tecnológica Nacional-Facultad Regional Avellaneda.ç
Directivo y docente de la Escuela Tecnológica Nº 6 de Avellaneda.


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