Tipos de aprendizaje

Aprendizaje de mantenimiento: Este tipo de aprendizaje se entiende como la incorporación de pautas, procedimientos y normas establecidas que permiten enfrentar situaciones habituales o repetitivas. Favorece el desarrollo de habilidades para solucionar problemas basados en experiencias previas o ya experimentadas.

Aprendizaje innovador: Este aprendizaje implica la habilidad de influir y gestionar los acontecimientos que determinan el desarrollo y la dirección de una sociedad. Sus características esenciales son la participación activa, que permite a los individuos involucrarse en la toma de decisiones colectivas, y la anticipación, entendida como la capacidad de prever escenarios futuros para responder de manera oportuna y estratégica. De esta manera, no solo se fomenta la adaptación al entorno social, sino también la construcción consciente de su evolución.

Aprendizaje visual: Se caracteriza por utilizar principalmente la vista como medio para asimilar y consolidar el conocimiento. En este enfoque, los recursos como imágenes, animaciones, gráficos y fotografías se convierten en herramientas pedagógicas prioritarias, por encima de otros apoyos relacionados con la audición o el movimiento corporal.^[3]

Aprendizaje auditivo: Se define como aquel en el que predomina la utilización del oído para adquirir y consolidar el conocimiento. Este enfoque se basa principalmente en la escucha atenta y en la expresión oral como medios fundamentales para procesar, comprender y retener la información.^[3]

Aprendizaje kinestésico: Se caracteriza por priorizar el uso del cuerpo y el movimiento como vías fundamentales para la adquisición de conocimientos. Quienes presentan este estilo suelen asimilar la información de manera más efectiva mediante experiencias prácticas que requieren la manipulación de materiales y la participación en actividades físicas.^[3]

Define la manera de comportarse de un agente a un espacio dado en un tiempo exacto. Puede verse como un mapeo entre los estados del ambiente que el agente percibe y las acciones que toma, cuando se encuentra en esos estados. Corresponde a lo que en psicología se conoce como reglas estímulo-respuesta o asociaciones. Este elemento es central ya que por sí solo es suficiente para determinar el comportamiento. Se adquiere el conocimiento a partir de la experiencia.

Define la meta en un problema de RL, al mapear cada percepción del agente (estado del ambiente o par estado, acción) a un número (recompensa) que indica que tan deseable es ese estado. El objetivo del agente es maximizar la recompensa recibida a largo plazo. De esta forma, la función define qué eventos son buenos y malos para el agente, por lo la función es necesariamente inalterable por las acciones del agente. Debe, sin embargo, servir como base para alterar la política, por ej., si una acción elegida por la política recibe una recompensa muy baja, la política debe cambiarse para elegir una acción diferente en esa situación. Una función de reforzamiento por lo general es estocástica. Es un fortalecimiento del ser humano para poder comprender de la mejor manera cualquier lectura.

Mientras que la función de reforzamiento indica lo que es bueno en lo inmediato, la función de evaluación lo hace a largo plazo. Puede verse como la cantidad total de recompensa que el agente espera recibir en el tiempo, partiendo de un estado en particular. La recompensa determina la bondad inmediata de un estado, el valor representa la bondad a largo plazo del mismo, tomando en cuenta los estados a los que podría conducir. La mayoría de los algoritmos RL operan estimando la función de valuación, aunque los algoritmos genéticos, la programación genética, y el recocido simulado, pueden resolver problemas de RL sin considerar valores, buscando directamente en el espacio de políticas.

Los modelos mimetizan el medio ambiente, dados un estado y una acción, el modelo debería predecir el estado resultante y la recompensa próximos. Los modelos se utilizan para planear, es decir, decidir sobre un curso de acción que involucra situaciones futuras, antes de que estas se presenten. La incorporación de modelos y planificación en RL es un desarrollo reciente, RL clásico puede verse como la anti-planificación. Ahora es claro que los métodos RL están estrechamente relacionados con los métodos de programación dinámica. Así los algoritmos RL pueden verse en un continuo entre las estrategias ensayo-error y la planificación deliberativa.

Albert Bandura consideraba que podemos aprender por observación o imitación. Si todo el aprendizaje fuera resultado de recompensas y castigos nuestra capacidad sería muy limitada. El aprendizaje observacional sucede cuando el sujeto contempla la conducta de un modelo, aunque se puede aprender una conducta sin llevarla a cabo. Son necesarios los siguientes pasos:

1. Adquisición: el sujeto observa un modelo y reconoce sus rasgos característicos de conducta.
2. Retención: las conductas del modelo se almacenan en la memoria del observador. Se crea un camino virtual hacia el sector de la memoria en el cerebro. Para recordar todo se debe reutilizar ese camino para fortalecer lo creado por las neuronas utilizadas en ese proceso
3. Ejecución: si el sujeto considera la conducta apropiada y sus consecuencias son positivas, reproduce la conducta.
4. Consecuencias: imitando el modelo, el individuo puede ser reforzado por la aprobación de otras personas. Implica atención y memoria, es de tipo de actividad cognitiva.
5. Aprendizaje por descubrimiento: Lo que va a ser aprendido no se da en su forma final, sino que debe ser re-construido por el alumno antes de ser aprendido e incorporado significativamente en la estructura cognitiva.