El aprendizaje perceptivo consiste en aprender mejores habilidades de percepción , como diferenciar dos tonos musicales entre sí o categorizar patrones espaciales y temporales relevantes para la experiencia del mundo real. Algunos ejemplos de esto pueden incluir la lectura , ver relaciones entre piezas de ajedrez y saber si una imagen de rayos X muestra o no un tumor.
Las modalidades sensoriales pueden incluir la visual , la auditiva, la táctil, la olfativa y la gustativa. El aprendizaje perceptivo constituye una base importante para 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 para el aprendizaje perceptivo se conserva durante toda la vida. [3]
Puede resultar bastante fácil confundir el aprendizaje de categorías con el aprendizaje perceptual. El aprendizaje de categorías es "una representación perceptual preestablecida y fija asumida para describir los objetos que se van a categorizar". [4] El aprendizaje de categorías se basa en el aprendizaje perceptual porque se muestra una distinción de lo que son los objetos. El aprendizaje perceptual se define como un "cambio en la percepción como producto de la experiencia, y 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 las dos.
Los estudios de laboratorio han reportado muchos ejemplos de mejoras espectaculares en la sensibilidad a partir de tareas de aprendizaje perceptivo 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 entrenados a menudo ya son muy buenos en esta tarea, pero después del entrenamiento, se ha demostrado que el umbral de los observadores mejora hasta seis 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 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 encontró que el tiempo que tardaban los sujetos en buscar una línea oblicua entre un campo de líneas horizontales mejoraba drásticamente, 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 necesitan más tiempo para buscar cuando hay más elementos presentes en el campo de búsqueda. [11] Se ha demostrado el aprendizaje perceptivo táctil en tareas de agudeza espacial como la discriminación de orientación mediante rejilla táctil y en tareas perceptivas vibrotáctiles 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 con la lectura Braille y la confianza diaria en el sentido del tacto pueden ser la base de la mejora de la agudeza espacial táctil de los ciegos en comparación con los individuos videntes. [16]
Varios 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 basado en el frente 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 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" [17]. Los estudios mostraron que había una participación significativa del estriado y una menor participación de los lóbulos temporales mediales 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. Mientras que, la complejidad de la regla es predictiva de un déficit de aprendizaje de categorías de integración de información.
El aprendizaje perceptivo es frecuente y ocurre continuamente en la vida cotidiana. “La experiencia moldea la manera en que las personas ven y escuchan”. [18] La experiencia proporciona la información sensorial para nuestras percepciones, así como el conocimiento sobre las identidades. Cuando las personas tienen menos conocimientos sobre diferentes razas y culturas, desarrollan estereotipos porque tienen menos conocimientos. El aprendizaje perceptivo es una relación más profunda entre la experiencia y la percepción. Diferentes percepciones de la misma información sensorial pueden surgir 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 encontremos la moneda correcta entre monedas similares que tienen ligeras diferencias, podemos tener 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 similitudes entre estímulos en función de la exposición a los mismos. Un estudio realizado por Gibson en 1955 ilustra cómo la exposición a estímulos puede afectar la capacidad de aprender detalles de diferentes estímulos.
A medida que nuestro sistema perceptivo se adapta al mundo natural, nos volvemos mejores a la hora de discriminar entre diferentes estímulos cuando pertenecen a categorías diferentes 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 la 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 la sensibilidad a las diferencias entre los sonidos del habla a los 10 meses de edad. [20] Aprenden a prestar atención a las diferencias salientes entre las categorías fonéticas nativas e ignoran las menos relevantes para el lenguaje. En ajedrez, los jugadores expertos codifican fragmentos 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 más bien a su avanzada extracción de patrones estructurales específicos del ajedrez. [21] [22]
Cuando una mujer tiene un bebé, poco después del nacimiento del mismo podrá descifrar la diferencia en el llanto de su bebé. Esto se debe a que se está volviendo más sensible a las diferencias. Puede distinguir qué es el llanto porque tiene hambre, necesita que lo cambien, etc.
La práctica extensiva de la lectura en inglés permite extraer y procesar rápidamente las regularidades estructurales de los patrones ortográficos del idioma inglés. El efecto de superioridad de las palabras lo demuestra: las personas suelen reconocer palabras con mucha más rapidez que letras individuales. [23] [24]
En los fonemas del habla, los observadores que escuchan un continuo de sílabas consonante-vocal igualmente espaciadas que van desde /be/ hasta /de/ son mucho más rápidos para indicar que dos sílabas son diferentes cuando pertenecen a categorías fonémicas diferentes que cuando son dos variantes del mismo fonema, incluso cuando se equiparan 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 polluelos de un día por género, [28] saborear las diferencias sutiles entre cervezas o vinos, [29] identificar rostros como pertenecientes a diferentes razas, [30] detectar las características que distinguen los rostros familiares, [31] discriminar entre dos especies de aves ("garza real" y "gorrión chipeador"), [32] y prestar atención selectivamente a los valores de tono, saturación y brillo que componen una definición de color. [33]
El dicho popular de que “la práctica hace al maestro” capta la esencia de la capacidad de alcanzar una impresionante pericia perceptiva. 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 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 su 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 posteriores. Además, esta mejora es al menos parcialmente específica del área de la piel entrenada. Se encontró una mejora particularmente espectacular en las posiciones de la piel en las que la discriminación inicial era muy rudimentaria (por ejemplo, en la espalda), aunque el entrenamiento no pudo reducir la JND de las áreas inicialmente rudimentarias 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, entrenó a participantes humanos para que aprendieran a categorizar 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 el nombre de cada categoría y, lo que es más importante, pudieron clasificar caracteres nuevos con precisión. [36] Esta capacidad de extraer invariancias de instancias y aplicarlas para clasificar nuevas instancias marcó este estudio como un experimento de aprendizaje perceptivo. Sin embargo, no fue hasta 1969 que Eleanor Gibson publicó su libro seminal The Principles of Perceptual learning and Development y definió el campo moderno del aprendizaje perceptivo. Estableció el estudio del aprendizaje perceptivo 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 inactividad 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 ello, la mayor parte de esta investigación se centró en caracterizar las capacidades perceptivas básicas de los bebés pequeños en lugar de en los procesos de aprendizaje perceptivo.
Desde mediados de los años 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 conductual 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 colegas demostraron que aunque la neuroplasticidad disminuye, no se elimina cuando termina el período crítico. [37] Por lo tanto, cuando el patrón externo de estimulación se modifica sustancialmente, las representaciones neuronales en las 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 con nuevas condiciones y se evaluó la transferencia de aprendizaje. Este trabajo se apartó del trabajo anterior sobre el aprendizaje perceptivo, que abarcó diferentes tareas y niveles.
Una cuestión 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 etapas de lectura de nivel superior. Las primeras interpretaciones, como la sugerida por William James , lo atribuían a mecanismos de categorización de nivel superior por 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, las cortezas sensoriales primarias). [38] Más recientemente, la investigación sugiere que los procesos de aprendizaje perceptivo son multinivel y flexibles. [39] Esto retrotrae 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 perceptivo y han trabajado para aplicar estos principios para mejorar el aprendizaje perceptivo en dominios aplicados.
Los efectos del aprendizaje perceptivo pueden organizarse en dos grandes categorías: efectos de descubrimiento y efectos de fluidez. [1] Los efectos de descubrimiento implican algún cambio en las bases de respuesta, como la selección de nueva información relevante para la tarea, la amplificación de la información relevante o la supresión de la información irrelevante. Los expertos extraen "fragmentos" más grandes de información y descubren relaciones y estructuras de orden superior en sus dominios de especialización que son invisibles para los novatos. Los efectos de fluidez implican cambios en la facilidad de extracción. Los expertos no solo pueden procesar información de orden superior, sino que lo hacen con gran velocidad y baja carga atencional . Los efectos de descubrimiento y fluidez trabajan juntos de modo que a medida que las estructuras de descubrimiento se vuelven más automáticas, los recursos atencionales 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 aquello a lo que me comprometo a prestar atención. Sólo los elementos que percibo dan forma a mi mente; sin un interés selectivo, la experiencia es un completo caos". [35] Su visión era extrema, pero su esencia fue ampliamente apoyada 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 conducta puede considerarse ruido en otra. Por ejemplo, cuando se presentan dos estímulos similares, uno puede intentar estudiar las diferencias entre sus representaciones para mejorar su capacidad de discriminación entre ellos, o puede concentrarse en las similitudes para mejorar su capacidad de identificar a ambos como pertenecientes a la 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, menos atención a las características irrelevantes. Este mecanismo se llama ponderación atencional. [39]
Sin embargo, estudios recientes sugieren que el aprendizaje perceptivo ocurre sin atención selectiva. [40] Los estudios de este aprendizaje perceptivo irrelevante para la tarea (TIPL) muestran que el grado de TIPL es similar al encontrado a través de procedimientos de entrenamiento directo. [41] El TIPL para un estímulo depende de la relación entre ese estímulo y eventos importantes de la tarea [42] o de 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 difusivas. [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 refuerzo atencional. [45] Por lo tanto, cuando ocurre un evento importante (de alerta), el aprendizaje también puede afectar estímulos concurrentes, no atendidos y no salientes. [46]
El tiempo que lleva el aprendizaje perceptivo varía de un participante a otro. [12] El aprendizaje perceptivo ocurre no solo en la primera sesión de entrenamiento, sino también entre sesiones. [47] El aprendizaje rápido (es decir, el aprendizaje en 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 solo se pueden conservar durante un corto período de varios días, los efectos del aprendizaje lento se pueden conservar durante un largo período de varios meses. [48]
Las investigaciones sobre las discriminaciones sensoriales básicas suelen demostrar que los efectos del aprendizaje perceptivo son específicos de la tarea o el estímulo entrenados . [49] Muchos investigadores toman esto como una sugerencia de que el aprendizaje perceptivo puede funcionar modificando los campos receptivos de las células (por ejemplo, las células V1 y V2) que codifican inicialmente 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. [50] Se ha encontrado evidencia de cambio en el campo receptivo utilizando técnicas de registro de células individuales en primates tanto en dominios táctiles como auditivos. [51]
Sin embargo, no todas las tareas de aprendizaje perceptivo son específicas de los estímulos o tareas entrenados. Sireteanu y Rettenback [52] 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 [53] utilizaron la búsqueda visual para demostrar que el aprendizaje para detectar un solo elemento lineal oculto en una matriz 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] El entrenamiento 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, los cambios son demasiado pequeños para explicar los cambios en el 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] La RHT propone que el rendimiento ingenuo se basa en respuestas en áreas corticales de alto nivel, donde se representan representaciones categóricas y crudas del entorno. Por lo tanto, las etapas iniciales de aprendizaje implican la comprensión de los aspectos globales de la tarea. La práctica posterior puede producir una mejor resolución perceptiva como consecuencia del acceso a la información de nivel inferior a través de las conexiones de retroalimentación que van de los niveles altos a los bajos. El acceso 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 nivel bajo. Por lo tanto, el aprendizaje posterior y su especificidad reflejan la resolución de los niveles inferiores. Por lo tanto, la 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 los 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 coinciden con esta interpretación y concluyen que el rendimiento inicial está correlacionado con 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 en 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 mediante el entrenamiento repetido en un conjunto limitado de estímulos, de modo que las mismas poblaciones neuronales de nivel inferior sean informativas durante varias pruebas. Estudios recientes descubrieron 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 guía de arriba hacia abajo para obtener un aprendizaje efectivo.
En algunas tareas perceptivas complejas, todos los humanos son 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 pericia a algunos mecanismos holísticos, algo especializados. Tal vez estas identificaciones rápidas se logren mediante detectores perceptivos 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 cualquier coincidencia de características puede fragmentarse gradualmente con la práctica o la fragmentación solo puede obtenerse con cierta predisposición (por ejemplo, rostros, categorías fonológicas) es una pregunta abierta. Los hallazgos actuales sugieren que dicha pericia está correlacionada con un aumento significativo en el volumen cortical involucrado en estos procesos. Por lo tanto, todos tenemos áreas faciales algo especializadas, lo que puede 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 lo 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 desempeño implica un aumento en la representación cortical. Para esta pericia, la identificación categórica básica puede basarse en representaciones enriquecidas y detalladas, ubicadas en cierta medida 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. [58]
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 simples. Explican que algunas partes del sistema neuronal responsables de decisiones particulares tienen especificidad [ aclaración necesaria ] , mientras que las unidades perceptivas 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 complejas. Esto corresponde a la explicación anterior de Gibson del aprendizaje perceptivo como selección y aprendizaje de características distintivas. La selección puede ser el principio unificador del aprendizaje perceptivo 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 de un perro. Descubrió además que cuando utilizaba un protocolo diferencial, presentando comida de forma sistemática después de un estímulo mientras que no presentaba comida después de otro estímulo, los perros eran rápidamente condicionados a salivar selectivamente en respuesta al estímulo recompensado. Luego se preguntó si este protocolo podría utilizarse para aumentar la discriminación perceptiva, recompensando de forma 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 descubrieron que una forma eficaz de aumentar la resolución perceptiva es comenzar con una gran diferencia a lo largo de la dimensión requerida y avanzar gradualmente hasta 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 elegida implícitamente para el aprendizaje es muy sensible a la elección de los primeros ensayos durante los cuales el sistema intenta identificar las claves 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 la mejora, como por la fatiga, que obstaculiza el rendimiento. Los estudios actuales sugieren que el sueño contribuye a mejorar y a que los efectos del aprendizaje sean duraderos , al fortalecer aún más las conexiones en ausencia de una práctica continua. [47] [60] [61] Tanto las fases de sueño de ondas lentas como las de REM (movimientos oculares rápidos) 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 categoría o a categorías diferentes permite captar las características distintivas (características que son importantes para la tarea de clasificación) y filtrar las características irrelevantes. [62]
Aprender primero ejemplos fáciles puede llevar a una mejor transferencia y un mejor aprendizaje de casos más difíciles. [63] Al registrar los ERP de adultos humanos, Ding y sus colegas investigaron la influencia de la dificultad de la tarea en los mecanismos cerebrales del aprendizaje perceptivo visual. Los resultados mostraron que el entrenamiento con tareas difíciles afectó a una etapa de procesamiento visual más temprana y a regiones corticales visuales más amplias que el entrenamiento con tareas fáciles. [64]
A menudo, se necesita un esfuerzo de clasificación activa 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 en absoluto. [65]
A pesar del marcado aprendizaje perceptivo demostrado en diferentes sistemas sensoriales y bajo diversos paradigmas de entrenamiento, es evidente que el aprendizaje perceptivo debe enfrentarse a 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 la superficie de la punta de los dedos, lo que puede limitar la densidad subyacente de mecanorreceptores . [12]
En muchos ámbitos de especialización del mundo real, el aprendizaje perceptivo interactúa con otras formas de aprendizaje. El conocimiento declarativo tiende a darse junto 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 pericia perceptiva de un jugador de béisbol que batea puede detectar en una etapa temprana del vuelo de la pelota si el lanzador lanzó una bola curva. Sin embargo, la diferenciación perceptiva de la sensación de balancear el bate de diversas maneras también puede haber estado involucrada en el aprendizaje de los comandos motores 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 perceptivo es siempre implícito. Los cambios en la sensibilidad que surgen a menudo no son conscientes y no implican procedimientos conscientes, pero la información perceptiva puede asignarse a diversas respuestas. [1]
En tareas complejas de aprendizaje perceptivo (por ejemplo, clasificar pollitos recién nacidos por sexo, jugar al ajedrez), los expertos a menudo no pueden explicar qué relaciones de estímulos 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 posible aplicación importante del aprendizaje perceptivo es la adquisición de habilidades para fines prácticos. Por lo tanto, es importante entender 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 las habilidades complejas se logra típicamente mediante el entrenamiento en condiciones de simulación complejas en lugar de un componente a la vez. Los protocolos de entrenamiento recientes basados en laboratorio con juegos de computadora de acción complejos han demostrado que dicha práctica modifica de hecho las habilidades visuales de una manera general, que se transfiere a nuevos contextos visuales. En 2010, Achtman, Green y Bavelier revisaron la investigación sobre los videojuegos para entrenar las habilidades visuales. [66] Citan una revisión anterior de Green y Bavelier (2006) [67] sobre el uso de videojuegos para mejorar las habilidades perceptivas y cognitivas. En los jugadores de videojuegos se han mejorado diversas habilidades, entre ellas, "una mejor coordinación mano-ojo, [68] un mayor procesamiento en la periferia, [69] unas habilidades de rotación mental mejoradas, [70] una mayor capacidad de atención dividida, [71] y tiempos de reacción más rápidos, [72] 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 entornos. 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 pregunta 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 muchos ensayos cortos de clasificación. Tallal, Merzenich y sus colegas han adaptado con éxito paradigmas de discriminación auditiva para abordar dificultades del habla y el lenguaje. [73] [74] Informaron de mejoras en niños con problemas de aprendizaje del lenguaje utilizando señales de habla especialmente mejoradas y extendidas. Los resultados se aplicaron no solo al desempeño de 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 perceptivo se puede producir y acelerar sistemáticamente utilizando tecnología informática específica. Su enfoque de los métodos de aprendizaje perceptivo adopta la forma de módulos de aprendizaje perceptivo (PLM): conjuntos de ensayos breves e interactivos que desarrollan, en un dominio particular, el reconocimiento de patrones, las habilidades de clasificación y la capacidad de mapear en múltiples representaciones de los estudiantes. Como resultado de la práctica con el mapeo en transformaciones (por ejemplo, álgebra, fracciones) y en múltiples representaciones (por ejemplo, gráficos, ecuaciones y problemas de palabras), los estudiantes muestran ganancias dramáticas en su 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.
Resultados similares también se han replicado en otros dominios con PLM, incluido el reconocimiento anatómico en la formación 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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