El aprendizaje perceptivo es aprender mejores habilidades de percepción , como diferenciar dos tonos musicales entre sí o categorizaciones de patrones espaciales y temporales relevantes para la experiencia del mundo real. Ejemplos de esto pueden incluir leer , ver relaciones entre piezas de ajedrez y saber si una imagen de rayos X muestra un tumor.
Las modalidades sensoriales pueden incluir visual , auditiva, táctil, olfativa y gustativa. El aprendizaje perceptivo forma bases importantes de procesos cognitivos complejos (es decir, el lenguaje) e interactúa con otros tipos de aprendizaje para producir experiencia perceptiva. [1] [2] El aprendizaje perceptivo subyacente son los cambios en los circuitos neuronales. La capacidad de aprendizaje perceptivo se conserva durante toda la vida. [3]
Aprendizaje por categorías vs.aprendizaje perceptual
Puede resultar bastante fácil confundir el aprendizaje por categorías con el aprendizaje perceptual. El aprendizaje de categorías es "una representación perceptiva fija y preestablecida asumida para describir los objetos que se categorizarán". [4] El aprendizaje por categorías se basa en el aprendizaje perceptual porque muestra una distinción de lo que son los objetos. El aprendizaje perceptivo se define como un "cambio en la percepción como producto de la experiencia, y se ha revisado la evidencia que demuestra que la discriminación entre estímulos que de otro modo serían confusos mejora con la exposición". [5] Para ayudar a distinguir mejor la diferencia, aquí hay algunos ejemplos:
Categoría de aprendizaje:
Cuando un estudiante está aprendiendo un nuevo idioma, diferencia las palabras extranjeras con sus palabras nativas. Están poniendo diferentes palabras en diferentes categorías.
Aprendizaje perceptual:
Cuando un estudiante aprende un nuevo idioma, puede notar la diferencia en palabras que suenan similares a su idioma nativo. Ahora pueden notar la diferencia, mientras que en el aprendizaje de categorías están tratando de separar los dos.
Ejemplos de
Discriminación sensorial básica
Los estudios de laboratorio informaron muchos ejemplos de mejoras dramáticas en las sensibilidades a partir de tareas de aprendizaje perceptual estructuradas apropiadamente . En las tareas de agudeza visual Vernier , los observadores juzgan si una línea se desplaza por encima o por debajo de una segunda línea. Los observadores no entrenados a menudo ya son muy buenos con esta tarea, pero después del entrenamiento, se ha demostrado que el umbral de los observadores mejora hasta 6 veces. [6] [7] [8] Se han encontrado mejoras similares para la discriminación de movimiento visual [9] y la sensibilidad de orientación. [10] [11] En las tareas de búsqueda visual , se pide a los observadores que encuentren un objeto objetivo escondido entre distractores o en el ruido. Los estudios de aprendizaje perceptivo con búsqueda visual muestran que la experiencia conduce a grandes ganancias en sensibilidad y velocidad. En un estudio de Karni y Sagi, [3] se descubrió que el tiempo que tardaban los sujetos en buscar una línea oblicua entre un campo de líneas horizontales mejoraba drásticamente, de unos 200 ms en una sesión a unos 50 ms en una sesión posterior. Con la práctica adecuada, la búsqueda visual puede volverse automática y muy eficiente, de modo que los observadores no necesitan más tiempo para buscar cuando hay más elementos presentes en el campo de búsqueda. [12] Se ha demostrado el aprendizaje perceptivo táctil en tareas de agudeza espacial como la discriminación de la orientación de la rejilla táctil y en tareas perceptivas vibrotáctiles como la discriminación de frecuencias; Se ha descubierto que el aprendizaje táctil en estas tareas se transfiere de los dedos entrenados a los no entrenados. [13] [14] [15] [16] La práctica de la lectura en Braille y la confianza diaria en el sentido del tacto pueden ser la base de la mejora en la agudeza espacial táctil de los ciegos en comparación con las personas videntes. [17]
Neuropsicología del aprendizaje de categorías perceptivas
Se cree que existe un acuerdo general de que múltiples sistemas de aprendizaje de categorías diferentes median el aprendizaje de estructuras de categorías diferentes. "Dos sistemas que han recibido apoyo son un sistema explícito de base frontal que utiliza el razonamiento lógico, depende de la memoria de trabajo y la atención ejecutiva, y está mediado principalmente por el cíngulo anterior, la corteza prefrontal y el cuerpo estriado asociativo, incluida la cabeza del caudado. . El segundo es un sistema implícito mediado por los ganglios basales que utiliza el aprendizaje procedimental, requiere una señal de recompensa de dopamina y está mediado principalmente por el estriado sensoriomotor " [18]. Los estudios mostraron que había una implicación significativa del estriado y una menor implicación de la medial lóbulos temporales en el aprendizaje de categorías. En las personas que tienen daño estriatal, la necesidad de ignorar información irrelevante es más predictiva de un déficit de aprendizaje de categorías basado en reglas. Considerando que, la complejidad de la regla es predictiva de un déficit de aprendizaje de la categoría de integración de información.
En el mundo natural
El aprendizaje perceptual prevalece y se produce de forma continua en la vida diaria. "La experiencia da forma a la forma en que las personas ven y oyen". [19] La experiencia proporciona la entrada sensorial a nuestras percepciones, así como el conocimiento sobre las identidades. Cuando las personas tienen menos conocimientos sobre las diferentes razas y culturas, las personas desarrollan estereotipos porque tienen menos conocimientos. El aprendizaje perceptivo es una relación más profunda entre experiencia y percepción. Pueden surgir diferentes percepciones de la misma entrada sensorial en individuos con diferentes experiencias o entrenamiento. Esto conduce a cuestiones importantes sobre la ontología de la experiencia sensorial, la relación entre cognición y percepción.
Un ejemplo de esto es el dinero. Todos los días miramos el dinero y podemos verlo y saber qué es, pero cuando se le pide que encuentre la moneda correcta en monedas similares que tienen pequeñas diferencias, es posible que tengamos problemas para encontrar la diferencia. Esto se debe a que lo vemos todos los días, pero no estamos tratando directamente de encontrar una diferencia. Aprender a percibir diferencias y semejanzas entre estímulos en función de la exposición a los estímulos. Un estudio realizado por Gibson en 1955 ilustra cómo la exposición a los estímulos puede afectar la forma en que aprendemos los detalles de diferentes estímulos.
A medida que nuestro sistema de percepción se adapta al mundo natural, nos volvemos mejores para discriminar entre diferentes estímulos cuando pertenecen a diferentes categorías que cuando pertenecen a la misma categoría. También tendemos a volvernos menos sensibles a las diferencias entre dos instancias de la misma categoría. [20] Estos efectos se describen como el resultado de una percepción categórica . Los efectos de la percepción categórica no se transfieren entre dominios.
Los bebés, cuando diferentes sonidos pertenecen a la misma categoría fonética en su lengua materna, tienden a perder sensibilidad a las diferencias entre los sonidos del habla a los 10 meses de edad. [21] Aprenden a prestar atención a las diferencias destacadas entre las categorías fonéticas nativas e ignoran las menos relevantes para el idioma. En el ajedrez, los ajedrecistas expertos codifican trozos más grandes de posiciones y relaciones en el tablero y requieren menos exposiciones para recrear completamente un ajedrez. Junta. Esto no se debe a que posean una habilidad visual superior, sino más bien a su extracción avanzada de patrones estructurales específicos del ajedrez. [22] [23]
Cuando una mujer tiene un bebé poco después del nacimiento del bebé, podrá descifrar la diferencia en el llanto de su bebé. Esto se debe a que se está volviendo más sensible a las diferencias. Ella puede saber qué es el llanto porque tienen hambre, necesitan ser cambiados, etc.
La práctica extensa de lectura en inglés conduce a la extracción y procesamiento rápido de las regularidades estructurales de los patrones de ortografía en inglés. El efecto de superioridad de palabras lo demuestra: las personas a menudo reconocen mucho más las palabras que las letras individuales. [24] [25]
En los fonemas del habla, los observadores que escuchan un continuo de sílabas consonante-vocal igualmente espaciadas que van de / be / a / de / son mucho más rápidos para indicar que dos sílabas son diferentes cuando pertenecen a categorías fonémicas diferentes que cuando eran dos variantes de el mismo fonema, incluso cuando se equipararon las diferencias físicas entre cada par de sílabas. [26]
Otros ejemplos de aprendizaje perceptual en el mundo natural incluyen la capacidad de distinguir entre tonos relativos en la música, [27] identificar tumores en rayos X, [28] clasificar pollitos de un día por género, [29] probar las sutiles diferencias entre cervezas. o vinos, [30] identifican rostros como pertenecientes a diferentes razas, [31] detectan las características que distinguen rostros familiares, [32] discriminan entre dos especies de aves ("gran garza corona azul" y "gorrión astillado"), [33] y atender selectivamente a los valores de tono, saturación y brillo que comprenden una definición de color. [34]
Breve historia
El lenguaje predominante de que "la práctica hace al maestro" captura la esencia de la capacidad de alcanzar una experiencia perceptiva impresionante. Esto se ha demostrado durante siglos y a través de una gran cantidad de práctica en habilidades como la degustación de vinos, la evaluación de tejidos o la preferencia musical. El primer informe documentado, que data de mediados del siglo XIX, es el primer ejemplo de entrenamiento táctil destinado a disminuir la distancia mínima a la que las personas pueden discriminar si se han tocado uno o dos puntos de la piel. Se descubrió que esta distancia ( JND , diferencia apenas perceptible) disminuye drásticamente con la práctica y que esta mejora se mantiene, al menos parcialmente, en los días siguientes. Además, esta mejora es al menos parcialmente específica del área de piel entrenada. Se encontró una mejora particularmente dramática para las posiciones de la piel en las que la discriminación inicial era muy cruda (por ejemplo, en la espalda), aunque el entrenamiento no pudo reducir la JND de las áreas inicialmente crudas a las inicialmente precisas (por ejemplo, la punta de los dedos). [35] William James dedicó una sección en sus Principios de psicología (1890/1950) a "la mejora de la discriminación mediante la práctica". [36] Señaló ejemplos y enfatizó la importancia del aprendizaje perceptual para la experiencia. En 1918, Clark L. Hull , un destacado teórico del aprendizaje, capacitó a los participantes humanos para que aprendieran a clasificar los caracteres chinos deformados en categorías. Para cada categoría, usó 6 instancias que compartían alguna propiedad estructural invariante. Las personas aprendieron a asociar un sonido como el nombre de cada categoría y, lo que es más importante, pudieron clasificar los personajes novedosos con precisión. [37] Esta capacidad de extraer invariancias de instancias y aplicarlas para clasificar nuevas instancias marcó este estudio como un experimento de aprendizaje perceptual. Sin embargo, no fue hasta 1969 que Eleanor Gibson publicó su libro fundamental The Principles of Perceptual Learning and Development y definió el campo moderno del aprendizaje perceptual. Ella estableció el estudio del aprendizaje perceptivo como una indagación sobre el comportamiento y el mecanismo del cambio perceptivo. A mediados de la década de 1970, sin embargo, esta área estaba en un estado de letargo debido a un cambio de enfoque hacia el desarrollo perceptivo y cognitivo en la infancia. Gran parte de la comunidad científica tendió a subestimar el impacto del aprendizaje en comparación con los mecanismos innatos. Por lo tanto, la mayor parte de esta investigación se centró en caracterizar las capacidades perceptivas básicas de los bebés más que en los procesos de aprendizaje perceptivo.
Desde mediados de la década de 1980, ha habido una nueva ola de interés en el aprendizaje perceptivo debido a los hallazgos de plasticidad cortical en los niveles sensoriales más bajos de los sistemas sensoriales. Nuestra mayor comprensión de la fisiología y anatomía de nuestros sistemas corticales se ha utilizado para conectar la mejora del comportamiento con las áreas corticales subyacentes. Esta tendencia comenzó con los hallazgos anteriores de Hubel y Wiesel de que las representaciones perceptivas en las áreas sensoriales de la corteza se modifican sustancialmente durante un período corto ("crítico") inmediatamente después del nacimiento. Merzenich, Kaas y sus colegas demostraron que aunque la neuroplasticidad disminuye, no se elimina cuando finaliza el período crítico. [38] Por lo tanto, cuando el patrón externo de estimulación se modifica sustancialmente, también se modifican las representaciones neuronales en áreas sensoriales de nivel inferior (p. Ej., Primarias ). La investigación en este período se centró en las discriminaciones sensoriales básicas, donde se encontraron mejoras notables en casi cualquier tarea sensorial a través de la práctica de la discriminación. Después del entrenamiento, los sujetos fueron evaluados con nuevas condiciones y se evaluó la transferencia de aprendizaje. Este trabajo partió del trabajo anterior sobre el aprendizaje perceptivo, que abarcó diferentes tareas y niveles.
Una pregunta que todavía se debate hoy en día es hasta qué punto las mejoras del aprendizaje perceptivo se derivan de modificaciones periféricas en comparación con la mejora en las etapas de lectura de nivel superior. Las primeras interpretaciones, como la sugerida por William James , lo atribuyeron a mecanismos de categorización de alto nivel mediante los cuales las diferencias inicialmente borrosas se asocian gradualmente con etiquetas distintivamente diferentes. Sin embargo, el trabajo centrado en la discriminación sensorial básica sugiere que los efectos del aprendizaje perceptivo son específicos de los cambios en los niveles bajos del sistema nervioso sensorial (es decir, cortezas sensoriales primarias). [39] Más recientemente, las investigaciones sugieren que los procesos de aprendizaje perceptual son multinivel y flexibles. [40] Esto vuelve a la anterior visión gibsoniana de que los efectos del aprendizaje de bajo nivel están modulados por factores de alto nivel, y sugiere que la mejora en la extracción de información puede no involucrar solo codificación sensorial de bajo nivel, sino también aprehensión de estructuras y relaciones relativamente abstractas. en el tiempo y el espacio.
Durante la última década, los investigadores han buscado una comprensión más unificada del aprendizaje perceptivo y han trabajado para aplicar estos principios para mejorar el aprendizaje perceptivo en dominios aplicados.
Caracteristicas
Efectos de descubrimiento y fluidez
Los efectos del aprendizaje perceptual se pueden organizar en dos categorías amplias: efectos de descubrimiento y efectos de fluidez. [1] Los efectos de descubrimiento implican algún cambio en las bases de la respuesta, como la selección de nueva información relevante para la tarea, la ampliación de información relevante o la supresión de información irrelevante. Los expertos extraen "fragmentos" más grandes de información y descubren relaciones y estructuras de alto orden en sus dominios de experiencia que son invisibles para los principiantes. Los efectos de la fluidez implican cambios en la facilidad de extracción. Los expertos no solo pueden procesar información de alto nivel, sino que lo hacen con gran velocidad y poca carga de atención . Los efectos de descubrimiento y fluidez trabajan juntos de modo que a medida que las estructuras de descubrimiento se vuelven más automáticas, los recursos de atención se conservan para el descubrimiento de nuevas relaciones y para el pensamiento de alto nivel y la resolución de problemas.
El papel de la atención
William James ( Principles of Psychology , 1890) afirmó que "Mi experiencia es lo que acepto atender. Sólo aquellos elementos que noto dan forma a mi mente; sin un interés selectivo, la experiencia es un caos total". [36] Su punto de vista era extremo, sin embargo, su esencia fue apoyada en gran medida por estudios conductuales y fisiológicos posteriores. La mera exposición no parece ser suficiente para adquirir experiencia.
De hecho, una señal relevante en una determinada condición de comportamiento puede considerarse ruido en otra. Por ejemplo, cuando se le presentan dos estímulos similares, uno podría esforzarse por estudiar las diferencias entre sus representaciones con el fin de mejorar la capacidad de uno para discriminar entre ellos, o uno puede concentrarse en las similitudes para mejorar la capacidad de identificar a ambos como pertenecientes al grupo. misma categoría. Una diferencia específica entre ellos podría considerarse "señal" en el primer caso y "ruido" en el segundo caso. Por lo tanto, a medida que nos adaptamos a las tareas y entornos, prestamos cada vez más atención a las características perceptivas que son relevantes e importantes para la tarea en cuestión y, al mismo tiempo, prestamos menos atención a las características irrelevantes. Este mecanismo se llama ponderación atencional. [40]
Sin embargo, estudios recientes sugieren que el aprendizaje perceptivo ocurre sin atención selectiva. [41] Los estudios de dicho aprendizaje perceptivo irrelevante para la tarea (TIPL) muestran que el grado de TIPL es similar al encontrado a través de los procedimientos de entrenamiento directo. [42] El TIPL para un estímulo depende de la relación entre ese estímulo y los eventos importantes de la tarea [43] o de las contingencias de recompensa del estímulo. [44] Por tanto, se ha sugerido que el aprendizaje (de los estímulos irrelevantes de la tarea) depende de señales de aprendizaje espacialmente difusivas. [45] Se han encontrado efectos similares, pero en una escala de tiempo más corta, para los procesos de memoria y, en algunos casos, se le llama refuerzo de la atención. [46] Por lo tanto, cuando ocurre un evento importante (de alerta), el aprendizaje también puede afectar los estímulos concurrentes, no atendidos y no sobresalientes. [47]
Curso temporal del aprendizaje perceptivo
El curso temporal del aprendizaje perceptivo varía de un participante a otro. [13] El aprendizaje perceptual ocurre no solo dentro de la primera sesión de entrenamiento sino también entre sesiones. [48] El aprendizaje rápido (es decir, el aprendizaje dentro de la primera sesión) y el aprendizaje lento (es decir, el aprendizaje entre sesiones) implican diferentes cambios en el cerebro humano adulto . Si bien los efectos de aprendizaje rápido solo se pueden conservar durante un período corto de varios días, los efectos de aprendizaje lento se pueden conservar durante un período prolongado durante varios meses. [49]
Explicaciones y modelos
Modificación del campo receptivo
Las investigaciones sobre discriminaciones sensoriales básicas a menudo muestran que los efectos del aprendizaje perceptivo son específicos de la tarea o estímulo entrenado . [50] Muchos investigadores toman esto para sugerir que el aprendizaje perceptivo puede funcionar modificando los campos receptivos de las células (por ejemplo, células V1 y V2) que inicialmente codifican el estímulo. Por ejemplo, las células individuales podrían adaptarse para volverse más sensibles a características importantes, reclutando efectivamente más células para un propósito particular, haciendo que algunas células estén más específicamente sintonizadas para la tarea en cuestión. [51] Se ha encontrado evidencia de cambio de campo receptivo utilizando técnicas de registro de una sola célula en primates tanto en los dominios táctil como auditivo. [52]
Sin embargo, no todas las tareas de aprendizaje perceptual son específicas de los estímulos o tareas entrenados. Sireteanu y Rettenback [53] analizaron los efectos del aprendizaje de discriminación que se generalizan a través de los ojos, las ubicaciones de la retina y las tareas. Ahissar y Hochstein [54] utilizaron la búsqueda visual para mostrar que aprender a detectar un solo elemento de línea oculto en una matriz de segmentos de línea orientados de manera diferente podría generalizarse a posiciones en las que el objetivo nunca se presentó. En la visión humana, no se ha encontrado suficiente modificación del campo receptivo en áreas visuales tempranas para explicar el aprendizaje perceptivo. [55] La formación que produce grandes cambios de comportamiento, como mejoras en la discriminación, no produce cambios en los campos receptivos. En los estudios donde se han encontrado cambios, los cambios son demasiado pequeños para explicar los cambios en el comportamiento. [56]
Teoría de la jerarquía inversa
La teoría de la jerarquía inversa (RHT), propuesta por Ahissar & Hochstein, tiene como objetivo vincular la dinámica y la especificidad del aprendizaje y los sitios neuronales subyacentes. [57] RHT propone que el desempeño ingenuo se basa en respuestas en áreas corticales de alto nivel, donde se representan representaciones crudas y categóricas del entorno. Por lo tanto, las etapas iniciales de aprendizaje implican comprender los aspectos globales de la tarea. La práctica posterior puede producir una mejor resolución perceptiva como consecuencia del acceso a información de nivel inferior a través de las conexiones de retroalimentación que van de niveles altos a bajos. El acceso a las representaciones relevantes de bajo nivel requiere una búsqueda hacia atrás durante la cual se asignan poblaciones de entrada informativa de neuronas en el nivel bajo. Por tanto, el aprendizaje posterior y su especificidad reflejan la resolución de niveles inferiores. Por tanto, RHT propone que el rendimiento inicial está limitado por la resolución de alto nivel, mientras que el rendimiento posterior al entrenamiento está limitado por la resolución a niveles bajos. Dado que las representaciones de alto nivel de diferentes individuos difieren debido a su experiencia previa, sus patrones de aprendizaje iniciales pueden diferir. Varios estudios de imágenes están en línea con esta interpretación, encontrando que el rendimiento inicial se correlaciona con las respuestas promedio (BOLD) en áreas de nivel superior, mientras que el rendimiento posterior está más correlacionado con la actividad en áreas de nivel inferior [ cita requerida ] . RHT propone que las modificaciones a niveles bajos ocurrirán solo cuando la búsqueda hacia atrás (de niveles altos a bajos de procesamiento) sea exitosa. Tal éxito requiere que la búsqueda hacia atrás "sepa" qué neuronas en el nivel inferior son informativas. Este "conocimiento" se obtiene entrenando repetidamente en un conjunto limitado de estímulos, de modo que las mismas poblaciones neuronales de nivel inferior sean informativas durante varios ensayos. Estudios recientes encontraron que mezclar una amplia gama de estímulos también puede producir un aprendizaje efectivo si estos estímulos se perciben claramente como diferentes o se etiquetan explícitamente como diferentes. Estos hallazgos respaldan aún más el requisito de una orientación de arriba hacia abajo para obtener un aprendizaje efectivo.
Enriquecimiento versus diferenciación
En algunas tareas perceptivas complejas, todos los humanos somos expertos. Todos somos muy sofisticados, pero no infalibles en la identificación de escenas, la identificación de rostros y la percepción del habla . Las explicaciones tradicionales atribuyen esta experiencia a algunos mecanismos holísticos, algo especializados. Quizás estas identificaciones rápidas se logran mediante detectores perceptuales más específicos y complejos que gradualmente "fragmentan" (es decir, unifican) las características que tienden a coincidir, lo que facilita la extracción de un conjunto completo de información. Si alguna concurrencia de características se puede fragmentar gradualmente con la práctica o si la fragmentación solo se puede obtener con alguna predisposición (por ejemplo, rostros, categorías fonológicas) es una cuestión abierta. Los hallazgos actuales sugieren que tal experiencia se correlaciona con un aumento significativo en el volumen cortical involucrado en estos procesos. Por lo tanto, todos tenemos áreas faciales algo especializadas, que pueden revelar una propiedad innata, pero también desarrollamos áreas algo especializadas para palabras escritas en contraposición a letras simples o cadenas de símbolos similares a letras. Además, los expertos especiales en un dominio dado tienen áreas corticales más grandes involucradas en ese dominio. Por lo tanto, los músicos expertos tienen áreas auditivas más grandes. [58] Estas observaciones están en línea con las teorías tradicionales de enriquecimiento que proponen que la mejora del rendimiento implica un aumento en la representación cortical. Para esta experiencia, la identificación categórica básica puede basarse en representaciones enriquecidas y detalladas, ubicadas hasta cierto punto en áreas cerebrales especializadas. La evidencia fisiológica sugiere que el entrenamiento para la discriminación refinada a lo largo de dimensiones básicas (por ejemplo, la frecuencia en la modalidad auditiva) también aumenta la representación de los parámetros entrenados, aunque en estos casos el aumento puede involucrar principalmente áreas sensoriales de nivel inferior. [59]
Reponderación selectiva
En 2005, Petrov, Dosher y Lu señalaron que el aprendizaje perceptivo puede explicarse en términos de la selección de qué analizadores realizan mejor la clasificación, incluso en tareas de discriminación simple. Explican que alguna parte del sistema neural responsable de decisiones particulares tiene especificidad [ aclaración necesaria ] , mientras que las unidades perceptuales de bajo nivel no. [40] En su modelo, las codificaciones en el nivel más bajo no cambian. Más bien, los cambios que ocurren en el aprendizaje perceptivo surgen de cambios en representaciones abstractas de nivel superior de los estímulos relevantes. Debido a que la especificidad puede provenir de la selección diferencial de información, esta "teoría de reponderación selectiva" permite el aprendizaje de una representación abstracta compleja. Esto corresponde a la explicación anterior de Gibson del aprendizaje perceptual como selección y aprendizaje de características distintivas. La selección puede ser los principios unificadores del aprendizaje perceptual en todos los niveles. [60]
El impacto del protocolo de formación y la dinámica del aprendizaje
Ivan Pavlov descubrió el condicionamiento . Descubrió que cuando un estímulo (por ejemplo, un sonido) es seguido inmediatamente por la comida varias veces, la mera presentación de este estímulo provocaría posteriormente saliva en la boca de un perro. Además, descubrió que cuando usaba un protocolo diferencial, al presentar constantemente comida después de un estímulo sin presentar comida después de otro estímulo, los perros se acondicionaban rápidamente para salivar selectivamente en respuesta al estímulo recompensado. Luego preguntó si este protocolo podría usarse para aumentar la discriminación perceptiva, recompensando diferencialmente dos estímulos muy similares (por ejemplo, tonos con frecuencia similar). Sin embargo, descubrió que el acondicionamiento diferencial no era efectivo.
Los estudios de Pavlov fueron seguidos por muchos estudios de entrenamiento que encontraron que una forma efectiva de aumentar la resolución perceptiva es comenzar con una gran diferencia a lo largo de la dimensión requerida y avanzar gradualmente a pequeñas diferencias a lo largo de esta dimensión. Esta transferencia de fácil a difícil se denominó "transferencia a lo largo de un continuo".
Estos estudios mostraron que la dinámica del aprendizaje depende del protocolo de entrenamiento, más que de la cantidad total de práctica. Además, parece que la estrategia elegida implícitamente para el aprendizaje es muy sensible a la elección de los primeros ensayos durante los cuales el sistema intenta identificar las señales relevantes.
Consolidación y sueño
Varios estudios preguntaron si el aprendizaje tiene lugar durante las sesiones de práctica o en el medio, por ejemplo, durante el sueño posterior. La dinámica del aprendizaje es difícil de evaluar, ya que el parámetro que se mide directamente es el rendimiento, que se ve afectado tanto por el aprendizaje , que induce a la mejora, como por la fatiga, que dificulta el rendimiento. Los estudios actuales sugieren que el sueño contribuye a efectos de aprendizaje mejorados y duraderos , al fortalecer aún más las conexiones en ausencia de práctica continua. [48] [61] [62] Las etapas del sueño de onda lenta y REM (movimiento ocular rápido) pueden contribuir a este proceso, a través de mecanismos que aún no se comprenden.
Comparación y contraste
La práctica con la comparación y el contraste de instancias que pertenecen a la misma categoría oa diferentes categorías permite captar las características distintivas (características que son importantes para la tarea de clasificación) y el filtro de las características irrelevantes. [63]
Dificultad de la tarea
Aprender primero los ejemplos fáciles puede conducir a una mejor transferencia y un mejor aprendizaje de los casos más difíciles. [64] Al registrar los ERP de humanos adultos, Ding y sus colegas investigaron la influencia de la dificultad de la tarea en los mecanismos cerebrales del aprendizaje de la percepción visual. Los resultados mostraron que el entrenamiento con tareas difíciles afectó a la etapa de procesamiento visual más temprano y regiones corticales visuales más amplias que el entrenamiento con tareas fáciles. [sesenta y cinco]
Atención y clasificación activa
El esfuerzo y la atención activos de clasificación son a menudo necesarios para producir efectos de aprendizaje perceptivo. [62] Sin embargo, en algunos casos, la mera exposición a ciertas variaciones de estímulo puede producir mejores discriminaciones.
Realimentación
En muchos casos, el aprendizaje perceptivo no requiere retroalimentación (sea o no correcta la clasificación). [59] Otros estudios sugieren que la retroalimentación en bloque (retroalimentación solo después de un bloque de ensayos) produce más efectos de aprendizaje que ninguna retroalimentación. [66]
Limites
A pesar del marcado aprendizaje perceptivo demostrado en diferentes sistemas sensoriales y bajo variados paradigmas de entrenamiento, es claro que el aprendizaje perceptivo debe enfrentar ciertos límites insuperables impuestos por las características físicas del sistema sensorial. Por ejemplo, en las tareas de agudeza espacial táctil, los experimentos sugieren que el alcance del aprendizaje está limitado por el área de la superficie de la yema de los dedos, lo que puede limitar la densidad subyacente de los mecanorreceptores . [13]
Relaciones con otras formas de aprendizaje
Aprendizaje declarativo y procedimental
En muchos dominios de experiencia en el mundo real, el aprendizaje perceptivo interactúa con otras formas de aprendizaje. El conocimiento declarativo tiende a ocurrir con el aprendizaje perceptivo. A medida que aprendemos a distinguir entre una variedad de sabores de vino, también desarrollamos una amplia gama de vocabularios para describir la complejidad de cada sabor.
De manera similar, el aprendizaje perceptivo también interactúa de manera flexible con el conocimiento procedimental . Por ejemplo, la experiencia perceptiva de un jugador de béisbol al bate puede detectar temprano en el vuelo de la pelota si el lanzador lanzó una bola curva. Sin embargo, la diferenciación perceptiva de la sensación de balancear el bate de varias formas también puede haber estado involucrada en el aprendizaje de los comandos motores que producen el swing requerido. [1]
Aprendizaje implícito
A menudo se dice que el aprendizaje perceptivo es implícito , de modo que el aprendizaje se produce sin conciencia. No está del todo claro si el aprendizaje perceptual siempre está implícito. Los cambios en la sensibilidad que surgen a menudo no son conscientes y no involucran procedimientos conscientes, pero la información perceptiva se puede mapear en varias respuestas. [1]
En tareas complejas de aprendizaje perceptivo (p. Ej., Clasificar polluelos recién nacidos por sexo, jugar al ajedrez), los expertos a menudo no pueden explicar qué relaciones de estímulo están usando en la clasificación. Sin embargo, en tareas de aprendizaje perceptivo menos complejas , las personas pueden señalar qué información están usando para hacer clasificaciones.
Aplicaciones
Mejorando las habilidades perceptivas
Una aplicación potencial importante del aprendizaje perceptivo es la adquisición de habilidades con fines prácticos. Por lo tanto, es importante comprender si el entrenamiento para una mayor resolución en condiciones de laboratorio induce una mejora general que se transfiere a otros contextos ambientales, o es el resultado de mecanismos que son específicos del contexto. La mejora de habilidades complejas se adquiere normalmente mediante la formación en condiciones de simulación complejas en lugar de un componente a la vez. Los recientes protocolos de entrenamiento en laboratorio con juegos de computadora de acción compleja han demostrado que dicha práctica modifica las habilidades visuales de una manera general, que se transfiere a nuevos contextos visuales. En 2010, Achtman, Green y Bavelier revisaron la investigación sobre videojuegos para entrenar habilidades visuales. [67] Citan una revisión anterior de Green & Bavelier (2006) [68] sobre el uso de videojuegos para mejorar las habilidades perceptivas y cognitivas. Se mejoraron una variedad de habilidades en los jugadores de videojuegos, que incluyen "coordinación mano-ojo mejorada, [69] mayor procesamiento en la periferia, [70] habilidades mejoradas de rotación mental, [71] mayor capacidad de atención dividida, [72] y reacción más rápida veces, [73] por nombrar algunas ". Una característica importante es el aumento funcional del tamaño del campo visual efectivo (dentro del cual los espectadores pueden identificar objetos), que se entrena en juegos de acción y se transfiere a nuevos escenarios. Si el aprendizaje de discriminaciones simples, que se entrenan en la separación, se transfiere a nuevos contextos de estímulo (por ejemplo, condiciones de estímulo complejas) sigue siendo una cuestión abierta.
Al igual que los procedimientos experimentales, otros intentos de aplicar métodos de aprendizaje perceptivo a habilidades básicas y complejas utilizan situaciones de entrenamiento en las que el alumno recibe muchas pruebas breves de clasificación. Tallal, Merzenich y sus colegas han adaptado con éxito los paradigmas de discriminación auditiva para abordar las dificultades del habla y el lenguaje. [74] [75] Informaron mejoras en los niños con problemas de aprendizaje del lenguaje que utilizan señales del habla especialmente mejoradas y extendidas. Los resultados se aplicaron no solo al desempeño en discriminación auditiva, sino también a la comprensión del habla y del lenguaje.
Tecnologías para el aprendizaje perceptual
En los dominios educativos, los recientes esfuerzos de Philip Kellman y sus colegas demostraron que el aprendizaje perceptual puede producirse y acelerarse sistemáticamente utilizando tecnología específica basada en computadoras. Su enfoque de los métodos de aprendizaje perceptual toma la forma de módulos de aprendizaje perceptivo (PLM): conjuntos de ensayos cortos e interactivos que desarrollan, en un dominio particular, el reconocimiento de patrones de los alumnos, las habilidades de clasificación y sus habilidades para mapear múltiples representaciones. Como resultado de la práctica con el mapeo a través de transformaciones (p. Ej., Álgebra, fracciones) y a través de múltiples representaciones (p. Ej., Gráficos, ecuaciones y problemas de palabras), los estudiantes muestran ganancias dramáticas en el reconocimiento de estructuras en el aprendizaje de fracciones y álgebra. También demostraron que cuando los estudiantes practican la clasificación de transformaciones algebraicas usando PLM, los resultados muestran mejoras notables en la fluidez en la resolución de problemas de álgebra. [60] [76] [77] Estos resultados sugieren que el aprendizaje perceptual puede ofrecer un complemento necesario a las instrucciones conceptuales y de procedimiento en el aula.
También se han replicado resultados similares en otros dominios con PLM, incluido el reconocimiento anatómico en la formación médica y quirúrgica, [78] lectura de pantallas de vuelo instrumentales, [79] y aprehensión de estructuras moleculares en química. [80]
Ver también
- Adaptación
- Percepción categórica
- Aprendizaje de categorías
- Desarrollo cognitivo
- Psicología Educacional
- Efecto Eureka
- Aprendizaje implícito
- Neuroplasticidad
- Reconocimiento de patrones
Referencias
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