El aprendizaje perceptual consiste en 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 o no un tumor.
Las modalidades sensoriales pueden incluir visual , auditiva, táctil, olfativa y gustativa. El aprendizaje perceptual 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 cambios en los circuitos neuronales. La capacidad de aprendizaje perceptual se conserva durante toda la vida. [3]
Puede resultar bastante fácil confundir el aprendizaje por categorías y el aprendizaje perceptivo. El aprendizaje por categorías es "una representación perceptiva fija y preestablecida asumida para describir los objetos que se van a categorizar". [4] El aprendizaje por categorías se basa en el aprendizaje perceptual porque estás mostrando una distinción de cuáles son los objetos. El aprendizaje perceptual 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 otras palabras
que suenan similares a su lengua materna. Ahora pueden notar la diferencia, mientras que en el aprendizaje por categorías están tratando de separar los dos.
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 está desplazada por encima o por debajo de una segunda línea. Los observadores no capacitados 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. [5] [6] [7] Se han encontrado mejoras similares para la discriminación visual del movimiento [8] y la sensibilidad de orientación. [9] [10] En las tareas de búsqueda visual , se pide a los observadores que encuentren un objeto objetivo escondido entre distractores o en ruido. Los estudios de aprendizaje perceptual con búsqueda visual muestran que la experiencia conduce a grandes ganancias en sensibilidad y velocidad. En un estudio realizado por Karni y Sagi, [3] se descubrió que el tiempo que les tomaba a los sujetos buscar una línea oblicua entre un campo de líneas horizontales mejoraba dramáticamente, de aproximadamente 200 ms en una sesión a aproximadamente 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 necesiten más tiempo para buscar cuando hay más elementos presentes en el campo de búsqueda. [11] El aprendizaje de percepción táctil se ha demostrado en tareas de agudeza espacial, como la discriminación de orientación de rejilla táctil, y en tareas de percepción vibrotáctil, como la discriminación de frecuencia; Se ha descubierto que el aprendizaje táctil en estas tareas se transfiere de dedos entrenados a dedos no entrenados. [12] [13] [14] [15] La práctica de la lectura en Braille y la dependencia diaria del sentido del tacto pueden ser la base de la mejora de la agudeza espacial táctil de las personas ciegas en comparación con las personas videntes. [dieciséis]
Múltiples sistemas de aprendizaje de categorías diferentes pueden mediar en el aprendizaje de diferentes estructuras de categorías. "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 cingulado 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 cuerpo estriado sensoriomotor" [17] Los estudios demostraron que había una participación significativa del cuerpo estriado y una menor participación del medial. Lóbulos temporales en el aprendizaje de categorías. En las personas que tienen daño estriatal, la necesidad de ignorar información irrelevante predice más un déficit de aprendizaje de categorías basado en reglas. Mientras que la complejidad de la regla predice un déficit de aprendizaje en la categoría de integración de información.
El aprendizaje perceptual prevalece y ocurre continuamente en la vida cotidiana. "La experiencia da forma a la forma en que las personas ven y oyen". [18] La experiencia proporciona información sensorial a nuestras percepciones, así como conocimiento sobre las identidades. Cuando las personas tienen menos conocimientos sobre las diferentes razas y culturas, 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 información sensorial en individuos con diferentes experiencias o formación. 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 mirarlo y saber qué es, pero cuando se nos pide que busquemos la moneda correcta en monedas similares que tienen ligeras diferencias, es posible que tengamos problemas para encontrar la diferencia. Esto se debe a que lo vemos todos los días pero no intentamos directamente encontrar una diferencia. Aprender a percibir diferencias y similitudes entre estímulos en función de la exposición a los estímulos. Un estudio realizado por Gibson en 1955 ilustra cómo la exposición a estímulos puede afectar nuestra capacidad de aprender detalles de diferentes estímulos.
A medida que nuestro sistema de percepción se adapta al mundo natural, discriminamos mejor 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. [19] Estos efectos se describen como el resultado de una percepción categórica . Los efectos de 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 hacia los 10 meses de edad. [20] Aprenden a prestar atención a las diferencias destacadas entre las categorías fonéticas nativas e ignoran las menos relevantes para el idioma. En ajedrez, los jugadores expertos codifican porciones más grandes de posiciones y relaciones en el tablero y requieren menos exposiciones para recrear completamente un tablero de ajedrez. Esto no se debe a que posean una habilidad visual superior, sino a su extracción avanzada de patrones estructurales específicos del ajedrez. [21] [22]
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. Puede saber qué es el llanto porque tiene hambre, necesita que lo cambien, etc.
La práctica extensiva de lectura en inglés conduce a la extracción y procesamiento rápido de las regularidades estructurales de los patrones ortográficos del inglés. El efecto de superioridad de las palabras lo demuestra: las personas suelen reconocer palabras mucho más rápido que letras individuales. [23] [24]
En los fonemas del habla, los observadores que escuchan un continuo de sílabas consonánticas-vocales equiespaciadas que van desde /be/ a /de/ son mucho más rápidos para indicar que dos sílabas son diferentes cuando pertenecen a diferentes categorías fonémicas que cuando son dos variantes de el mismo fonema, incluso cuando se equiparaban diferencias físicas entre cada par de sílabas. [25]
Otros ejemplos de aprendizaje perceptivo en el mundo natural incluyen la capacidad de distinguir entre tonos relativos en la música, [26] identificar tumores en rayos X, [27] clasificar pollitos de un día por género, [28] saborear las sutiles diferencias entre cervezas. o vinos, [29] identificar rostros como pertenecientes a diferentes razas, [30] detectar los rasgos que distinguen rostros familiares, [31] discriminar entre dos especies de aves ("gran garza corona azul" y "gorrión chipping"), [32] y atender selectivamente a los valores de tono, saturación y brillo que componen una definición de color. [33]
El dicho predominante de que “la práctica hace la perfección” capta 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 cata de vinos, la evaluación de telas o la preferencia musical. El primer informe documentado, que data de mediados del siglo XIX, es el ejemplo más antiguo de entrenamiento táctil destinado a disminuir la distancia mínima a la que los individuos pueden discriminar si se han tocado uno o dos puntos de su piel. Se descubrió que esta distancia ( JND , Just Noticeable Difference) disminuye dramáticamente 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 espectacular en 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 el JND de las áreas inicialmente crudas al de las inicialmente precisas (por ejemplo, las puntas de los dedos). [34] William James dedicó una sección en sus Principios de Psicología (1890/1950) a "la mejora de la discriminación mediante la práctica". [35] Señaló ejemplos y enfatizó la importancia del aprendizaje perceptivo para la experiencia. En 1918, Clark L. Hull , un destacado teórico del aprendizaje, capacitó a participantes humanos para que aprendieran a clasificar los caracteres chinos deformados en categorías. Para cada categoría, utilizó 6 instancias que compartían alguna propiedad estructural invariante. Las personas aprendieron a asociar un sonido como nombre de cada categoría y, lo que es más importante, pudieron clasificar personajes novedosos con precisión. [36] 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 Los principios del aprendizaje y desarrollo perceptivo y definió el campo moderno del aprendizaje perceptual. Estableció el estudio del aprendizaje perceptual como una investigación sobre el comportamiento y el mecanismo del cambio perceptivo. Sin embargo, a mediados de la década de 1970, 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 tendía 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 perceptuales básicas de los bebés pequeños 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 perceptual debido a los hallazgos de la 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 hallazgos anteriores de Hubel y Wiesel de que las representaciones perceptivas en 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. [37] Por lo tanto, cuando el patrón externo de estimulación se modifica sustancialmente, las representaciones neuronales en áreas sensoriales de nivel inferior (por ejemplo, primarias ) también se modifican. 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 en condiciones novedosas y se evaluó la transferencia del aprendizaje. Este trabajo partió de trabajos anteriores sobre aprendizaje perceptivo, que abarcaban diferentes tareas y niveles.
Una cuestión que todavía se debate hoy es en qué medida las mejoras en el aprendizaje perceptivo se derivan de modificaciones periféricas en comparación con las mejoras en las etapas de lectura de nivel superior. Las primeras interpretaciones, como la sugerida por William James , lo atribuían a mecanismos de categorización de nivel superior mediante los cuales 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 perceptual son específicos de los cambios en los niveles bajos del sistema nervioso sensorial (es decir, las cortezas sensoriales primarias). [38] Más recientemente, las investigaciones sugieren que los procesos de aprendizaje perceptivo son multinivel y flexibles. [39] Esto regresa a la visión gibsoniana anterior 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 la codificación sensorial de bajo nivel sino también la aprehensión de estructuras y relaciones relativamente abstractas. en el tiempo y el espacio.
En la última década, los investigadores han buscado una comprensión más unificada del aprendizaje perceptual y han trabajado para aplicar estos principios para mejorar el aprendizaje perceptivo en dominios aplicados.
Los efectos del aprendizaje perceptivo 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 respuesta, como seleccionar nueva información relevante para la tarea, amplificar información relevante o suprimir información irrelevante. Los expertos extraen "fragmentos" más grandes de información y descubren relaciones y estructuras de alto orden en sus dominios de especialización que son invisibles para los principiantes. Los efectos de fluidez implican cambios en la facilidad de extracción. Los expertos no sólo pueden procesar información de alto nivel, sino que lo hacen con gran velocidad y baja 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.
William James ( Principios de Psicología , 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". [35] Su punto de vista era extremo, pero su esencia fue respaldada en gran medida por estudios fisiológicos y de comportamiento posteriores. La mera exposición no parece suficiente para adquirir experiencia.
De hecho, una señal relevante en una determinada condición de comportamiento puede considerarse ruido en otra. Por ejemplo, cuando se nos presentan dos estímulos similares, uno podría esforzarse en estudiar las diferencias entre sus representaciones para mejorar la capacidad de discriminar entre ellas, o uno podría, en cambio, concentrarse en las similitudes para mejorar la capacidad de identificar ambos como pertenecientes al mismo grupo. misma categoría. Una diferencia específica entre ellos podría considerarse "señal" en el primer caso y "ruido" en el segundo. Así, a medida que nos adaptamos a las tareas y entornos, prestamos cada vez más atención a las características perceptuales que son relevantes e importantes para la tarea en cuestión y, al mismo tiempo, menos atención a las características irrelevantes. Este mecanismo se llama ponderación atencional. [39]
Sin embargo, estudios recientes sugieren que el aprendizaje perceptivo se produce sin atención selectiva. [40] Los estudios de este tipo de aprendizaje perceptivo irrelevante para la tarea (TIPL) muestran que el grado de TIPL es similar al encontrado mediante procedimientos de entrenamiento directo. [41] TIPL para un estímulo depende de la relación entre ese estímulo y eventos importantes de la tarea [42] o de las contingencias de recompensa del estímulo. [43] Por lo tanto, se ha sugerido que el aprendizaje (de estímulos irrelevantes para la tarea) depende de señales de aprendizaje espacialmente difusas. [44] Se han encontrado efectos similares, pero en una escala de tiempo más corta, para los procesos de memoria y, en algunos casos, se denomina aumento de la atención. [45] Por lo tanto, cuando ocurre un evento importante (alerta), el aprendizaje también puede afectar estímulos concurrentes, no atendidos y no destacados. [46]
El curso temporal del aprendizaje perceptual varía de un participante a otro. [12] El aprendizaje perceptual ocurre no sólo dentro de la primera sesión de entrenamiento sino también entre sesiones. [47] 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 . Mientras que los efectos del aprendizaje rápido sólo pueden conservarse durante un corto período de varios días, los efectos del aprendizaje lento pueden conservarse a largo plazo durante varios meses. [48]
Las investigaciones sobre discriminaciones sensoriales básicas a menudo muestran que los efectos del aprendizaje perceptivo son específicos de la tarea o estímulo entrenado . [49] Muchos investigadores interpretan que esto sugiere que el aprendizaje perceptual puede funcionar modificando los campos receptivos de las células (p. ej., 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 se sintonicen más específicamente para la tarea en cuestión. [50] Se han encontrado pruebas de cambios en el campo receptivo utilizando técnicas de registro unicelular en primates, tanto en el dominio táctil como en el auditivo. [51]
Sin embargo, no todas las tareas de aprendizaje perceptivo son específicas de los estímulos o tareas entrenados. Sireteanu y Rettenback [52] discutieron los efectos del aprendizaje de la discriminación que se generalizan en los ojos, las ubicaciones de la retina y las tareas. Ahissar y Hochstein [53] utilizaron la búsqueda visual para demostrar que aprender a detectar un único elemento lineal oculto en una serie de segmentos lineales 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 las áreas visuales tempranas para explicar el aprendizaje perceptivo. [54] La formación que produce grandes cambios de comportamiento, como mejoras en la discriminación, no produce cambios en los campos receptivos. En los estudios en los que se han encontrado cambios, estos son demasiado pequeños para explicar los cambios de comportamiento. [55]
La teoría de la jerarquía inversa (RHT), propuesta por Ahissar y Hochstein, tiene como objetivo vincular la dinámica y la especificidad del aprendizaje con los sitios neuronales subyacentes. [56] 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 la comprensión de 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 conexiones de retroalimentación que van de niveles altos a bajos. Acceder a las representaciones relevantes de bajo nivel requiere una búsqueda hacia atrás durante la cual se asignan poblaciones de neuronas de entrada informativa en el bajo nivel. De ahí que el aprendizaje posterior y su especificidad reflejen la resolución de niveles inferiores. Por lo 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 en 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 y encuentran que el rendimiento inicial se correlaciona con las respuestas promedio (NEGRITAS) en áreas de nivel superior, mientras que el rendimiento posterior se correlaciona más con la actividad en áreas de nivel inferior [ cita necesaria ] . RHT propone que las modificaciones en niveles bajos ocurrirán sólo cuando la búsqueda hacia atrás (de niveles de procesamiento altos a bajos) sea exitosa. Tal éxito requiere que la búsqueda hacia atrás "sepa" qué neuronas del nivel inferior son informativas. Este "conocimiento" se obtiene entrenando repetidamente con un conjunto limitado de estímulos, de modo que las mismas poblaciones neuronales de nivel inferior sean informativas durante varias pruebas. 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 eficaz.
En algunas tareas perceptuales 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, en cierto modo especializados. Quizás estas identificaciones rápidas se logren mediante detectores perceptivos más específicos y complejos que gradualmente "fragmentan" (es decir, unifican) características que tienden a concurrir, haciendo más fácil extraer un conjunto completo de información. Es una cuestión abierta si cualquier concurrencia de características puede fragmentarse gradualmente con la práctica o si la fragmentación sólo puede obtenerse con alguna predisposición (por ejemplo, rostros, categorías fonológicas). Los hallazgos actuales sugieren que dicha 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 lugar de letras individuales o cadenas de símbolos similares a letras. Además, los expertos especiales en un dominio determinado tienen áreas corticales más grandes involucradas en ese dominio. Por tanto, los músicos expertos tienen áreas auditivas más grandes. [57] Estas observaciones están en línea con las teorías tradicionales de enriquecimiento que proponen que un mejor 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 una discriminación refinada a lo largo de dimensiones básicas (por ejemplo, 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. [58]
En 2005, Petrov, Dosher y Lu señalaron que el aprendizaje perceptual puede explicarse en términos de la selección de qué analizadores realizan mejor la clasificación, incluso en tareas de discriminación simples. Explican que alguna parte del sistema neuronal responsable de decisiones particulares tiene especificidad [ se necesita aclaración ] , mientras que las unidades de percepción de bajo nivel no la tienen. [39] 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 representaciones abstractas y complejas. Esto corresponde a la explicación anterior de Gibson del aprendizaje perceptual como selección y aprendizaje de características distintivas. La selección puede ser el principio unificador del aprendizaje perceptual en todos los niveles. [59]
Ivan Pavlov descubrió el condicionamiento . Descubrió que cuando un estímulo (por ejemplo, un sonido) es seguido inmediatamente por comida varias veces, la mera presentación de este estímulo provocaría posteriormente saliva en la boca del perro. Además, descubrió que cuando utilizó un protocolo diferencial, presentando constantemente comida después de un estímulo y no presentando comida después de otro estímulo, los perros fueron rápidamente condicionados a salivar selectivamente en respuesta al recompensado. Luego preguntó si este protocolo podría usarse para aumentar la discriminación perceptiva, recompensando de manera diferencial dos estímulos muy similares (por ejemplo, tonos con frecuencia similar). Sin embargo, descubrió que el condicionamiento diferencial no era eficaz.
Los estudios de Pavlov fueron seguidos por muchos estudios de entrenamiento que encontraron que una forma eficaz de aumentar la resolución perceptiva es comenzar con una gran diferencia a lo largo de la dimensión requerida y proceder 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 demostraron que la dinámica del aprendizaje depende del protocolo de entrenamiento, más que de la cantidad total de práctica. Además, parece que la estrategia implícitamente elegida para el aprendizaje es muy sensible a la elección de las primeras pruebas durante las cuales el sistema intenta identificar las señales relevantes.
Varios estudios preguntaron si el aprendizaje tiene lugar durante las sesiones de práctica o entre ellas, por ejemplo, durante el sueño posterior. La dinámica del aprendizaje es difícil de evaluar ya que el parámetro medido directamente es el rendimiento, que se ve afectado tanto por el aprendizaje , que induce a la mejora, como por la fatiga, que obstaculiza el rendimiento. Los estudios actuales sugieren que dormir contribuye a efectos de aprendizaje mejorados y duraderos , al fortalecer aún más las conexiones en ausencia de práctica continua. [47] [60] [61] Tanto la etapa de onda lenta como la etapa REM (movimiento ocular rápido) del sueño pueden contribuir a este proceso, a través de mecanismos aún no comprendidos.
La práctica de comparación y contraste de instancias que pertenecen a la misma o diferentes categorías permite captar las características distintivas (características que son importantes para la tarea de clasificación) y el filtro de las características irrelevantes. [62]
Aprender primero ejemplos fáciles puede conducir a una mejor transferencia y un mejor aprendizaje de los casos más difíciles. [63] Al registrar ERP de adultos humanos, Ding y sus colegas investigaron la influencia de la dificultad de la tarea en los mecanismos cerebrales del aprendizaje visual-perceptivo. Los resultados mostraron que el entrenamiento con tareas difíciles afectó a una etapa anterior del procesamiento visual y a regiones corticales visuales más amplias que el entrenamiento con tareas fáciles. [64]
A menudo son necesarios un esfuerzo activo de clasificación y atención para producir efectos de aprendizaje perceptivo. [61] Sin embargo, en algunos casos, la mera exposición a ciertas variaciones de estímulos puede producir discriminaciones mejoradas.
En muchos casos, el aprendizaje perceptivo no requiere retroalimentación (sea o no correcta la clasificación). [58] Otros estudios sugieren que la retroalimentación en bloque (retroalimentación solo después de un bloque de ensayos) produce más efectos de aprendizaje que ninguna retroalimentación. [sesenta y cinco]
A pesar del marcado aprendizaje perceptual demostrado en diferentes sistemas sensoriales y bajo variados paradigmas de entrenamiento, es claro que el aprendizaje perceptual debe enfrentar ciertos límites insuperables impuestos por las características físicas del sistema sensorial. Por ejemplo, en tareas de agudeza espacial táctil, los experimentos sugieren que el alcance del aprendizaje está limitado por el área de la superficie de la punta de los dedos, lo que puede limitar la densidad subyacente de los mecanorreceptores . [12]
En muchos dominios de especialización en el mundo real, el aprendizaje perceptual 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 perceptual 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 maneras también puede haber estado involucrada en el aprendizaje de las órdenes motoras que producen el swing requerido. [1]
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 está siempre implícito. Los cambios en la sensibilidad que surgen a menudo no son conscientes y no implican procedimientos conscientes, pero la información perceptual se puede mapear en diversas respuestas. [1]
En tareas complejas de aprendizaje perceptual (por ejemplo, clasificar polluelos recién nacidos por sexo, jugar al ajedrez), los expertos a menudo son incapaces de explicar qué relaciones de estímulo están utilizando en la clasificación. Sin embargo, en tareas de aprendizaje perceptivo menos complejas , las personas pueden señalar qué información están utilizando para hacer clasificaciones.
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 generalmente se logra entrenando en condiciones de simulación complejas en lugar de un componente a la vez. Protocolos de entrenamiento recientes en laboratorio con juegos de computadora de acción compleja han demostrado que dicha práctica modifica las habilidades visuales de manera general, lo que se transfiere a nuevos contextos visuales. En 2010, Achtman, Green y Bavelier revisaron la investigación sobre videojuegos para entrenar habilidades visuales. [66] Citan una revisión anterior de Green y Bavelier (2006) [67] sobre el uso de videojuegos para mejorar las capacidades perceptivas y cognitivas. Se mejoraron una variedad de habilidades en los jugadores de videojuegos, incluida "una mejor coordinación mano-ojo, [68] un mayor procesamiento en la periferia, [69] mejores habilidades de rotación mental, [70] mayores habilidades de atención dividida, [71] y una reacción más rápida. veces, [72] por nombrar algunos". 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 traslada a nuevos escenarios. Sigue siendo una cuestión abierta 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).
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 paradigmas de discriminación auditiva para abordar las dificultades del habla y el lenguaje. [73] [74] Informaron mejoras en niños con problemas de aprendizaje del lenguaje utilizando señales de habla especialmente mejoradas y extendidas. Los resultados se aplicaron no sólo al desempeño en discriminación auditiva sino también a la comprensión del habla y el lenguaje.
En el ámbito educativo, los esfuerzos recientes de Philip Kellman y sus colegas demostraron que el aprendizaje perceptual puede producirse y acelerarse sistemáticamente utilizando tecnología informática específica. Su enfoque de los métodos de aprendizaje perceptivo toma la forma de módulos de aprendizaje perceptivo (PLM): conjuntos de pruebas breves e interactivas que desarrollan, en un dominio particular, el reconocimiento de patrones, las habilidades de clasificación y las habilidades de los estudiantes para mapear múltiples representaciones. Como resultado de la práctica con el mapeo entre transformaciones (p. ej., álgebra, fracciones) y entre múltiples representaciones (p. ej., gráficas, ecuaciones y problemas planteados), los estudiantes muestran avances espectaculares en el reconocimiento de estructuras en el aprendizaje de fracciones y álgebra. También demostraron que cuando los estudiantes practican la clasificación de transformaciones algebraicas utilizando PLM, los resultados muestran mejoras notables en la fluidez en la resolución de problemas de álgebra. [59] [75] [76] Estos resultados sugieren que el aprendizaje perceptivo puede ofrecer un complemento necesario a las instrucciones conceptuales y procedimentales en el aula.
También se han replicado resultados similares en otros dominios con PLM, incluido el reconocimiento anatómico en la capacitación médica y quirúrgica, [77] la lectura de pantallas de vuelo instrumentales, [78] y la comprensión de estructuras moleculares en química. [79]
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