{"id":1174,"date":"2026-06-23T07:19:00","date_gmt":"2026-06-23T07:19:00","guid":{"rendered":"https:\/\/com-proff.com\/?p=1174"},"modified":"2026-06-23T11:21:08","modified_gmt":"2026-06-23T11:21:08","slug":"tipos-de-aprendizaje","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/com-proff.com\/en\/aprendizaje\/tipos-de-aprendizaje\/","title":{"rendered":"TIPOS DE APRENDIZAJE"},"content":{"rendered":"
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La capacidad de aprendizaje es una de las habilidades que algunos observadores niegan a los sistemas inform\u00e1ticos. Tal vez, sin embargo, una de las contribuciones m\u00e1s sorprendentes de la investigaci\u00f3n en inteligencia sint\u00e9tica sea la demostraci\u00f3n de que los ordenadores pueden aprender de muy diferentes modos. Se han hecho varios intentos de categorizaci\u00f3n de los tipos de aprendizaje utilizados por los seres humanos y otros animales. La clasificaci\u00f3n m\u00e1s simple divide el aprendizaje en \u201csaber que…”(aprendizaje de los hechos) y “saber c\u00f3mo…” (aprendizaje de habilidades). Rafael (1976) identifica cuatro clases de aprendizaje: rutinario, param\u00e9trico, met\u00f3dico, y conceptual.<\/p>\n\n\n\n

En el aprendizaje<\/em> rutinario,<\/em> t\u00edpico de los sistemas inform\u00e1ticos, la informaci\u00f3n se transmite a la memoria principal del sistema donde queda disponible para cualquier necesidad. En las aplicaciones m\u00e1s ordinarias dicha informaci\u00f3n puede ser la lista de empleados, un inventario, los art\u00edculos en existencia, o un programa a compilar. Samuel introdujo ciertas innovaciones en el aprendizaje rutinario impl\u00edcito en su programa del juego de damas. Cuando se llegaba a una nueva posici\u00f3n, el programa registraba su descripci\u00f3n con una evaluaci\u00f3n, v. g.: cu\u00e1l era el jugador en posici\u00f3n ventajosa. El programa prev\u00e9 jugadas futuras y hace una estimaci\u00f3n aproximada de las posiciones. En una partida posterior el programa puede advertir, antes de evaluar la situaci\u00f3n, que la posici\u00f3n actual corresponde a una de las ya memorizadas. Esta informaci\u00f3n es m\u00e1s precisa que la obtenida por una nueva evaluaci\u00f3n, porque incluye los resultados de anteriores previsiones. Por tanto, los valores aprendidos rutinariamente ayudan al programa a mejorar su rendimiento partida tras partida.<\/p>\n\n\n\n

El<\/em> aprendizaje param\u00e9trico<\/em> tiene su mejor expresi\u00f3n en la clasificaci\u00f3n de patrones en ordenadores. Las categor\u00edas se definen mediante patrones prototipo, por ejemplo, y los m\u00e9todos de clasificaci\u00f3n indican c\u00f3mo una nueva muestra: una letra del alfabeto-debe asignarse a una categor\u00eda. Pero las letras, por ejemplo, pueden ser poco diferenciadas, por eso puede ser m\u00e1s conveniente mostrar al ordenador ejemplos de dichas letras. El experto humano, sin embargo, no necesita crear un prototipo de dichos ejemplos, pues puede promediar perfectamente. Es decir, el ser humano le presenta al ordenador los ejemplos y sus clasificaciones, y el ordenador aprende c\u00f3mo clasificar las futuras representaciones de esa misma categor\u00eda. El programa de Samuel tambi\u00e9n tiene capacidad de aprendizaje param\u00e9trico.<\/p>\n\n\n\n

El<\/em> aprendizaje met\u00f3dico.<\/em> Cuando a un ordenador se le da un nuevo pro-grama, aprende un nuevo m\u00e9todo.  \u00bfPero puede el ordenador aprender un nuevo m\u00e9todo en forma similar a como lo har\u00eda un ni\u00f1o, ya sea accidental-mente o por ense\u00f1anza intencionada? Varios programas pueden aprender efectivamente de este modo. Por ejemplo, el programa STRIPS, desarrolla-do en 1969 en el Stanford Research Institute para controlar un robot experimental. Cuando STRIPS resuelve un problema, generaliza la soluci\u00f3n reemplazando constantes por par\u00e1metros y almacenando el plan resultante. Es decir, cuando STRIPS encuentra la soluci\u00f3n a un problema. Aprende tambi\u00e9n el m\u00e9todo de resoluci\u00f3n de problemas similares. De este modo, las estrategias de aprendizaje y resoluci\u00f3n de problemas act\u00faan sin\u00e9rgicamente para facilitar el desarrollo de sistemas inform\u00e1ticos cada vez m\u00e1s inteligentes.<\/p>\n\n\n\n

El aprendizaje conceptual<\/em> requiere que el ordenador construya una nueva estructura de conocimientos basada en conceptos conocidos previamente. Por ejemplo, un programa escrito por Patrick Winston en MIT en 1970, si se la presenta una serie de ejemplos etiquetados, puede generar nuevas descripciones. El programa fue dise\u00f1ado expresamente para aprender simples configuraciones arquitect\u00f3nicas. Puede estudiar forma cubica, cu\u00f1a, plano inclinado, etc., y determinar las relaciones determine la persona que ha actuado como instructor. El programa puede de un concepto. Por ejemplo, si al programa se le muestran dos arcos diferentes y otras figuras de distinta estructura, puede determinar si otras representaciones gr\u00e1ficas tienen arcos. Es decir, el programa puede aprender nuevos conceptos a partir de conceptos previos.<\/p>\n\n\n\n

Las primeras investigaciones en Al trataron de generar sistemas auto organizativos capaces de adaptarse por s\u00ed mismo a sus entornos. Por ejemplo, se intent\u00f3 simular la evoluci\u00f3n con la esperanza de que mediante mutaci\u00f3n aleatoria y selecci\u00f3n natural surgiesen nuevos programas. Pero estos intentos no dieron los resultados apetecidos, y en la d\u00e9cada de los 60 se fijaron otros objetivos de investigaci\u00f3n. Con la aparici\u00f3n de los sistemas expertos en los a\u00f1os setenta se renov\u00f3 el inter\u00e9s por los sistemas de aprendizaje.<\/p>\n\n\n\n

Cohen y Feigenbaum (1982), sensibilizados por recientes trabajos en sistemas expertos, identificaron cuatro tipos b\u00e1sicos de aprendizaje: por rutina, por docencia, mediante ejemplos, y a trav\u00e9s de analog\u00edas. Como ejemplo de aprendizaje citan el programa de Samuel. TEIRESIAS y FOO son programas que aprenden por ense\u00f1anza directa; BASEBALL es un programa que aprende por ejemplos; y en cierto sentido el programa de Patrick Winston citado aprende por analog\u00eda. Boden (1977) hace una clasificaci\u00f3n similar de los m\u00e9todos de aprendizaje. Seg\u00fan este autor, el aprendizaje por ejemplos proporciona nuevas pistas y modelos; la la docencia proporciona conocimientos de nuevas experiencias; y el aprendiza-je pr\u00e1ctico facilita el desarrollo de nuevas habilidades. El aprendizaje puede consistir en la mera adici\u00f3n a un cuerpo de conocimientos o en la sustituci\u00f3n de informaci\u00f3n anticuada por informaci\u00f3n actualizada o m\u00e1s precisa.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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