Tema 2: Marcos tericos del Aprendizaje

Luis Jimnez Octubre, 2006

TEMA 2: Marcos Tericos del Aprendizaje. 1. Principios conductistas del aprendizaje: El aprendizaje por asociacin. 1.1. Asociacionismo. 1.2. Ambientalismo y principio de correspondencia. 1.3. Equipotencialidad y sus limitaciones. 2. Aproximaciones constructivistas: el aprendizaje por reestructuracin. 2.1. Constructivismo: el papel del conocimiento previo. 2.2. El papel del sujeto y la toma de conciencia. 2.3. Aprendizaje significativo y reestructuracin. 3. Cognitivismo simblico: Aprendizaje y computacin. 3.1. Procesamiento de informacin y teoras generales. 3.2. La teora ACT y el aprendizaje. 3.2.1. Estructuras de memoria y formatos de representacin. 3.2.2. Mecanismos de aprendizaje. 3.3. La teora Pragmtica de la Induccin. 3.3.1. Tipos de reglas y formatos de representacin. 3.3.2. El aprendizaje en la teora pragmtica de la induccin. 4. Conexionismo: reestructuracin desde la asociacin. 4.1. La metfora del cerebro. 4.2. Procesamiento distribudo y en paralelo. 4.3. Representacin distribuda. 4.4. El aprendizaje y sus limitaciones en los sistemas conexionistas.

Lecturas Recomendadas: -Pozo, J.I. (1989). Teoras Cognitivas del Aprendizaje. Madrid: Morata. Captulo 2: El conductismo como programa de investigacin. Captulos 3:El procesamiento de la informacin como programa de investigacin Captulo 6: Teoras computacionales. Captulo 7: Teoras de la reestructuracin. -Pozo, J.I. (1996). Aprendices y Maestros: La nueva cultura del Aprendizaje. Madrid: Alianza. Captulo 2: Las teoras del aprendizaje: De la asociacin a la construccin. -McClelland, J.L., Rumelhart, D.E. & Hinton, J. (1986/1992). El atractivo del procesamiento distribuido en paralelo. En D.E. Rumelhart, J.L. McClelland y el grupo PDP, Introduccin al Procesamiento Distribuido en Paralelo. Madrid: Alianza.

1. Principios conductistas del aprendizaje: Aprendizaje por asociacin conductismo vs. constructivismo: el papel del sujeto y del medio el uso de constructos representacionales. el carcter explcito o implcito del conocimiento resultante.

Objetivismo anti-mentalista."La psicologa, tal como la ve el conductista, es una rama puramente objetiva de la ciencia de la naturaleza. Su meta terica es la prediccin y control de la conducta. La introspeccin no forma parte esencial de sus mtodos, y el valor cientfico de sus datos no depende de la presteza con que se plieguen a ser interpretados en trminos de conciencia.

Presupuesto de continuidad filogentica....En sus esfuerzos por conseguir un esquema unitario de la respuesta animal, el conductista no reconoce ninguna lnea divisoria entre el hombre y el bruto. Con todo su refinamiento y complejidad, la conducta del ser humano constituye tan slo una parte de su esquema total de investigacin" (Watson, 1913, p.158, traduccin en Leahey, 1994).

Pozo (1989) destaca tres principios: concepcin asociacionista de los procesos psicolgicos principio de correspondencia entre lo aprendido y la realidad principio de equipotencialidad

1. Principios conductistas del aprendizaje: Aprendizaje por asociacin (cont.) Principio asociacionista: Surge directamente del compromiso objetivista: sislo contamos con lo observable (estmulos y respuestas) y debemos explicar la dinmica de sus relaciones, los principios de la asociacin parecen buenos candidatos para desempear esta funcin (Pavlov los aplica para explicar los reflejos condicionados, y Thorndike, para explicar la seleccin instrumental de las respuestas).

Principio de correspondencia: La realidad (el medio) organiza y controlala conducta de los organismos. El sujeto slo recibe la influencia del medio. no hay un agente independiente que module esa correspondencia (materialismo) no implica una completa ausencia de influencia de las caractersticas del individuo (aprendizajes preparados, diferencias entre especies...)

Principio de equipotencialidad: Las leyes son universales, y se aplican atodo tipo de estmulos, respuestas e individuos. No obstante, la generalidad de los principios de aprendizaje no implica una completa homogeneidad de su funcionamiento.

2. Aproximaciones constructivistas al aprendizaje: Aprendizaje por reestructuracin El papel del conocimiento previo: La exposicin a una misma situacinpuede producir efectos diferentes en distintos sujetos: cada estmulo no es un tomo que se asocie con otros, sino una estructura cuya interaccin afecta a la estructura global de conocimiento del sujeto de manera diferente en funcin de su estado previo.

El papel del sujeto: Las distintas corrientes constructivistas (Gestalt, Piaget,Vigotski, Ausubel) destacan el papel del sujeto en la dinmica del aprendizaje: en el aprendizaje por insight, en los procesos de acomodacin, en la toma de conciencia de los conceptos espontneos, o en el aprendizaje significativo.

Reestructuracin: Se postula la existencia de un elemento discontinuo quegenera el crecimiento cualitativo de nuestro conocimiento. Este es el punto de tensin y el mayor riesgo de estas aproximaciones: cmo explicar la discontinuidad sin reducirla a procesos mecnicos esencialmente continuos, y sin delegar en un homnculo (i.e., una estructura interna que se encarga de llevar a cabo la tarea, pero cuyo funcionamiento no queda explicado).

2. Aproximaciones constructivistas al aprendizaje: Algunos ejemplos Psicologa de la Gestalt: Los sujetos no aprenden de manera gradual, sino asaltos: La experiencia se acumula sin producir efectos aparentes hasta que, de repente, surge el insight: Nos damos cuenta (e.g., de las caractersticas de un concepto)

Piaget: El aprendizaje consiste en un proceso de equilibrio en el que la informacindel medio se va asimilando (i.e., encajando) en los esquemas del aprendiz hasta que surge un conflicto que exige una acomodacin de esos esquemas. La asimilacin est guiada por el medio, pero la acomodacin tiene un potente componente interno: toma de conciencia...

Vygotsky: En la cadena E-R incluye respuestas que el sujeto usa comoherramientas para alterar esos estmulos con propsitos de hacerlos ms comprensibles. Adems, algunos de estos instrumentos son an ms potentes, porque consisten en sistemas de signos que permiten internalizar el entorno y comprenderlo. En este proceso es fundamental la labor de los semejantes mediante la INSTRUCCIN.

Ausubel:

Distingue entre aprendizaje y enseanza en funcin de la existencia de instructores. En ambos casos plantea otra distincin ortogonal entre aprendizaje memorstico y significativo, en funcin del grado de integracin que se logre entre lo aprendido y el resto del conocimiento del aprendiz.

El lugar de las distintas perspectivas tericas en el continuo procesos vs. representaciones Conductismo: Procesos mecnicos mximamente simples (i.e., asociacin). Lasrepresentaciones no son necesarias, o se asume que son meros anlogos a los estmulos y respuestas observables.

Constructivismos: Las representaciones pueden empezar siendo simples y sevan haciendo ms complejas para captar mejor la estructura del medio. Los procesos son mximamente complejos y se describen pero no se explican (por ejemplo, el agente detecta desequilibrios y los solventa, pero cmo?).

Cognitivismo simblico: Las representaciones tienen una cierta estructurainicial (son smbolos) y pueden modificarse y hacerse ms complejas siguiendo un conjunto de procesos formales (i.e., no guiados por un agente que accede al contenido sino por la propia estructura de las representaciones).

Conexionismo: Las representaciones iniciales son an ms simples en el inicio(subsmbolos), y los procesos son menos formales y ms asociativos. El reto es demostrar que, cuando las representaciones se pueden auto-organizar por medio de estos procesos, se puede obtener la impresin de una compleja construccin simblica.

3. Cognitivismo simblico: Aprendizaje y computacin 3.1. Psicologa de procesamiento de la informacin vs. arquitecturas cognitivas: La psicologa de procesamiento de informacin asume una postura dbil respecto a la metfora computacional: Asume que la cognicin es procesamiento de smbolos, pero no se compromete con una imagen completa del sistema: trata ms bien de disear modelos plausibles de tareas concretas. Las arquitecturas cognitivas parten de una serie de presupuestos generales sobre cmo son las representaciones, cmo se relacionan entre s y por qu medios se modifican. Una vez hecho esto, intentan explicar cmo distintos fenmenos cognitivos podran explicarse desde esa arquitectura global.

SOAR (Newell, 1990) ACT (Anderson, 1983) Teora Pragmtica de la induccin (Holland et al, 1986) p las tres tienen en comn el uso de un formato representacional parecido (producciones)

3.2. La teora ACT y el aprendizaje La ACT es el resultado de la acumulacin de un largo recorrido terico: modelo asociativode memoria semntica (Anderson & Bower, 73); memoria procedimental (ACTE, Anderson, 76), procedimientos de adquisicin de habilidades (ACT*, 1983), y anlisis racional de los procesos (ACT-R, Anderson & Lebiere, 1998)

Formatos de representacin y estructuras de memoria en la ACT*.MEMORIA DECLARATIVA aplicacin MEMORIA PROCEDIMENTAL almacenamiento recuperacin emparejamiento ejecucin

MEMORIA DE TRABAJO

codificacin accin

una red de chunks:conocimiento factual del sujeto, tanto episdico (hechos) como semntico (conceptos)

un conjunto de producciones:estructuras condicionales (Si... Entonces...) que funcionan un poco como cadenas E-R cognitivas: siempre que se satisfagan unas condiciones, se dispara una accin.

representaciones operativas en un momento dado

3.2. La teora ACT y el aprendizaje (cont.) Formas de aprendizaje en la ACT*: aprendizaje declarativo: cada experiencia cambia la activacin temporal de loscontenidos de la memoria declarativa, y produce o refuerza las asociaciones entre chunks.

compilacin: A partir de una experiencia nueva, se producen y combinanproducciones que transforman el conocimiento declarativo en procedimental: procedimentalizacin: creacin de una produccin partiendo del conocimientodeclarativo, de modo que en ocasiones posteriores el sistema pueda actuar automticamente. composicin: creacin de una produccin partiendo de un conjunto de ellas que se activan en secuencia.

ajuste: Una vez que han actuado los procesos de compilacin, otra serie deprocesos de ajuste optimizan las condiciones de aplicacin de las producciones:. Generalizacin: Aumento del campo de accin de una produccin, por la introduccin de una variable donde haba una constante. -Discriminacin: Disminucin del campo de accin de una produccin, cuando su aplicacin produce resultados errneos (p.e., limitacin del rango de una variable...) -Fortalecimiento: disminucin del tiempo de disparo que se produce cada vez que una produccin se ejecuta con xito.

3.3. La TPI y el aprendizajeTodo el conocimiento se estructura como reglas de produccin: si es pequeo, rayado, y vuela, puede ser una avispa

En cada momento, la representacin de la situacin consiste en un Modelo Mental, un conjunto estructurado de reglas de produccin que caracterizan tanto la situacin como las metas especficas del sujeto en ese momento. si es pequeo, rayado, y vuela--> puede ser una avispa si es una avispa, me recuerda a una abeja si es parecido a una abeja--> puede picarme si ha entrado una avispa en el coche-->parar el coche ...

Tipos de reglas: 1) empricas: (describen el medio) sincrnicas: informacin descriptiva tpica de la memoria semntica. categoriales: si es pequeo, rayado y vuela --> puede ser una avispa asociativas: si es una avispa-->me recuerda a una abeja. predictoras: si es una avispa-->puede picarme. efectoras: si ha entrado una avispa en el coche -->parar

diacrnicas: informacin sobre cambios esperables o recomendables

3.3. La TPI y el aprendizaje (cont.)2) de inferencia: (se aplican para refinar las empricas) regla de especializacin:(discriminar fallos) si una prediccin falla-->crear una regla especializada que lo prediga... si una situacin tiene una propiedad inusual-->prepararse para usar esa propiedad como condicin en una nueva regla. si observo que una propiedad se da con cierta regularidad en una muestra, crear una regla que atribuya esa misma regularidad a toda la poblacin, con una fuerza (grado de confianza) proporcional al tamao de la muestra.

regla de lo inusual: (atencin a lo sorprendente)

regla de los grandes nmeros: (generalizacin proporcional a la muestra observada)

esquemas de regulacin: (similares a los principios lgicos de razonamiento, pero con contenido ms pragmtico). e.g. esquema de permiso: si quieres hacer X, tienes que hacer Y sin hacer Y no puedes hacer X

e.g., tarea de Wason

3.3. La TPI y el aprendizaje (cont.)3) principios operativos: (procedimientos necesarios para activar las reglas relevantes, y para que stas evolucionen) procesos de competicin entre reglas: correspondencia grado en que lo descrito en la regla ocurre. especificidad: grado en que la regla describe completamente lo que ocurre. fuerza: grado en que la regla fue til en el pasado. apoyo: grado en que la regla es compatible con el resto de las reglas activadas. asignacin de crdito: cuando se alcanza una meta, se distribuye una cierta cantidad de fuerza entre las reglas activadas, en funcin de su fuerza previa y del grado de expectativa de xito generada. acoplamiento: asociacin de reglas sincrnicas, formando clusters que dan lugar a categoras, o secuencias, que dan lugar a predicciones. generacin de nuevas reglas: basados en la aplicacin de las reglas de inferencia, produciran bsicamente efectos de generalizacin y especializacin. instruccin:insercin directa de reglas: Una vez en el sistema, su funcionamiento es anlogo al del resto de las reglas generadas por otros medios.

procesos de cambio:

Valoracin: El hecho de que los procesos de cambio dependan del contenido de las reglas introduce una limitacin pragmtica en los procesos de inferencia, pero no responde al problema del origen de todas esas reglas.

4. Conexionismo: Reestructuracin desde la asociacin?Andy Clark: MIND vs. Brain: El cognitivismo simblico aborda el estudio de la cognicin como un sistema: Maduro: se plantea los problemas abstractos de la cognicin, ignorando los aspectos evolutivos. Internalista: Da poca importancia al medio como diseador de soluciones. Ntido: Se plantea problemas discretos, lgicos, sin tener en cuenta elementos borrosos, restricciones probabilsticas... Diseo: Influido por la IA, le preocupa ms disear un sistema capaz de llevar a cabo la tarea, que descubrir cmo esa tarea se lleva a cabo realmente en los sujetos humanos.

Como alternativa, se plantea estudiar la cognicin usando la metfora del cerebro, ms que la de la computacin. Esto no significa convertir la psicologa en neurociencias, sino hacer psicologa tomndose el sustrato neural un poco ms en serio.

4.1. La metfora del cerebro: (Rumelhart & McClelland, 1986)Las neuronas son lentas: Un milln de veces ms lentas que los ordenadores: Procesamientoparalelo y lento vs. serial y rpido.

El cerebro tiene muchas unidades de procesamiento: (1011). Una neurona se relaciona con muchas otras:que lgica. sino que la degradacin es gradual. La computacin cerebral es ms estadstica

El cerebro acumula informacin de manera redundante: un dao no colapsa el sistema, El aprendizaje en el cerebro es originalmente asociativo:son cambios en los patrones de conectividad. Los cambios a largo plazo

del procesamiento, existen conjuntos de subsistemas que interactan buscando estados de relajacin, representaciones que satisfagan un gran nmero de restricciones dbiles.

No parece que exista un lugar para el ejecutivo central: ms que una supervisin central

El sistema cognitivo es un aparato compuesto por multitud de unidades que propagan activacin o inhibicin de forma masivamente paralela, sin que ninguna estructura ejerza el control ejecutivo sobre las dems. Los cambios derivados de la experiencia se producen en forma de modificaciones de las conexiones existentes entre ellas.

4.2. Procesamiento distribuido y en paraleloEn un sistema conexionista, una unidad puede tomarse como una neurona o un grupo de ellas. Una unidad puede representar un objeto, una accin, un rasgo, o nada en especial: es el patrn de actividad de un sistema lo que acaba representando algo. Individualmente, una unidad slo integra activaciones de entrada, y produce una salida que enva a sus vecinas. La capacidad computacional del sistema viene determinada por el conjunto de muchos procesos simples en paralelo.

X

z

Y

4.2. Procesamiento distribuido y en paralelo (cont.)unidades estados de activacin funcin de salida (generalmente, funcin umbral) patrn de conectividad regla de propagacin regla de activacin (generalmente cuasi- lineal) un ambiente (conjunto de estmulos) regla de aprendizaje (cmo modificar los patrones en funcin de la experiencia)

X AxOx=f(ax) Ox

wxznetz=7OW

zAz=F(netz)

Ay Y

Oy

wyz

4.2. Procesamiento distribuido y en paralelo (Cont.2)OReilly & Munakata(2000) han planteado la existencia de dos tipos de aprendizaje necesarios, pero contrapuestos: Model learning: el sistema debe captar las regularidades existentes en el medio paracrear un modelo que le permita predecir y anticiparse al medio.

Task learning: el sistema debe captar las demandas momentneas de la situacin, yresponder a ellas de manera progresivamente ms eficiente.

...como respuesta a estas dos demandas, habra dos reglas de aprendizaje: una regla de aprendizaje por coactivacin (los pesos de la asociacin entre unidades se modifican en funcin del producto de sus activaciones: aprendizaje hebbiano) una regla de aprendizaje por error (los pesos de la asociacin entre unidades se modifican en funcin de la discrepancia entre la activacin obtenida y la demandada: regla delta).

4.2. Procesamiento distribuido y en paralelo (Cont.3)Regla de Hebb:El cambio en el peso de la conexin entre una unidad i que enva un output a otra unidad j depende del producto de la fuerza del output de i por la activacin de j: (Wij=Loiajse puede demostrar que esta funcin acaba produciendo un grado de asociacin entre unidades igual a la correlacin existente entre los objetos representados.

Regla Delta: La regla delta es muy parecida a la anterior, excepto porque se aplica ensituaciones en las que puede asumirse que el sistema dispone de una seal (feedback) que le indica cul habra sido la activacin deseada en esa unidad. En este caso, el cambio depende del output entrante desde i, pero no de la activacin absoluta de j, sino de la diferencia entre la activacin demandada por la tarea y la activacin obtenida: (Wij=Loi(tj-aj)se puede demostrar que esta funcin minimiza el error obtenido en la tarea

Regla Delta Generalizada (retropropagacin): La regla delta no puede aplicarsedirectamente a las capas internas de una red, pero existe una derivacin de la misma que s puede hacerlo.

4.3. Representacin distribuida

Las unidades aisladas resultan muy limitadas pero, en conjunto, los principios de representacin distribuida, junto con los mecanismos locales y simples de aprendizaje, garantizan un modo de representacin:

flexible (nace de un patrn aleatorio y se va adaptando en funcin de la experiencia). sistemtico (una representacin se distribuye entre muchas unidades, pero una unidad participa tambin en muchas representaciones, de modo que estmulos parecidos acabarn siendo representados por patrones de activacin similares). autnomo: el sistema va asimilando nueva informacin y acomodndose a ella sin ningn controlador central.

4.4. El aprendizaje y sus limitaciones en los sistemas conexionistas. Nivel equivocado de anlisis: es un anlisis funcional, aunque microestructural: las descripciones simblicas son tiles, pero la comprensin de los sistemas cognitivos podra alcanzarse mejor partiendo de los principios del conexionismo.

El algoritmo ms usado (retropropagacin): no tiene plausibilidad biolgica versiones plausibles del algoritmo respuesta funcional

produce interferencia catastrfica. Esa interferencia es menor si el entrenamiento es entremezclado. pueden existir dos tipos de representacin con mecanismos distintos de aprendizaje:uno para la captacin lenta de regularidades, y otro para el almacenamiento temporal de episodios.

es demasiado lento. slo uno de esos dos mecanismos es necesariamente lento, y lo es por buenas razones.

Nicholas Wade

Une los nueve puntos con cuatro trazos rectos, sin levantar el lpiz.

Vygotsky: herramienta

E

mediador

R

signo

instruccin (importancia de los conceptos de andamiaje y de zona de desarrollo potencial)

Ausubel:

Aprendizaje significativo Aprendizaje memorstico

y Incorporacin sustantiva, no arbitraria, de conocimientos en la estructura previa y Esfuerzo deliberado de relacin con conceptos preexistentes de nivel superior y Aprendizaje relacionado con experiencias, hechos y objetos y Implicacin afectiva para relacionar los nuevos conocimientos. y Incorporacin no sustantiva, arbitraria, de conocimientos y Ningn esfuerzo de integracin y Aprendizaje desvinculado de experiencias, hechos y objetos y Ninguna implicacin afectiva para relacionar los nuevos conocimientos.

Cognitivismo simblico vs. conexionismo:ser vivoPUEDE EST

crecer vivo

ES UN TIENE

ES UN PUEDE

moverse piel aletas escamas nadar

planta

raices

animalES UN(A)

TIENE

ES UN(A) ES UN(A)

ES UN(A)

corteza grande

TIENE ES

rbol

flor

pjaro volarPUEDE ES UN

pez

TIENE TIENE PUEDE

ES UN ES UN

ES UN(A) ES UN(A)

ES UN ES UN ES UN

pinoES

robleES

rosa margarita petirrojo canario sunfishES ES ES ES

salmnES

TIENE ES

verde alto hojas roja

amarilla

rojo

amarillo

amarillo

rojo

Cognitivismo simblico vs. conexionismo:

Atributoser vivo planta animal arbol flor pjaro pez pino roble rosa margarita petirrojo canario sunfish salmn hermoso alto vivo verde rojo amarillo crecer moverse nadar volar cantar corteza ptalos alas plumas escamas aletas races piel

Itempino roble rosa margarita petirrojo canario sunfish salmn

Representacin

U. Ocultas

ES UN(A) ES PUEDE TIENE

Relacin

Rumelhart & Todd, 1993

Tarea de Wason: Qu cartas hay que levantar para comprobar que Si hay una vocal en un lado, debe haber un nmero par en el otro?

B

3

A

2

esquema de permiso de regla bicondicional esquema Tarea temtica de permiso: La pelcula es para mayores, si quiere verla, debe ser mayor de edad.

No quiere verla

16 aos

S quiere verla

25 aos

esquema de permiso