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La Ciencia del Aprendizaje de Categorías

Descubre cómo agrupamos cosas y por qué es importante.

― 7 minilectura


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Tabla de contenidos

Aprender Categorías es uno de esos trucos geniales que tiene nuestro cerebro para ayudarnos a entender el mundo, aunque esté lleno de cosas que nunca hemos visto antes. Imagínate entrar a una tienda y ver un artículo que nunca has visto. En vez de tener que descubrirlo desde cero, tu cerebro lo agrupa con cosas que ya conoces. ¡Esto hace que la vida sea mucho más fácil!

¿Cuál es el gran rollo con las categorías?

Cuando agrupamos cosas en categorías, podemos actuar rápido y de manera inteligente. No necesitamos estudiar cada artículo en detalle. En cambio, confiamos en la capacidad de nuestro cerebro para categorizar. Piensa en esto: si ves una fruta nueva que se parece un poco a una manzana, tu cerebro rápidamente dice: "¡Eh, eso probablemente está en la categoría de frutas!" Este pensamiento rápido nos ayuda a sobrevivir y prosperar. Los investigadores han estado curiosos sobre cómo aprendemos a categorizar, ya que esta habilidad es tan importante para la vida diaria.

Dos maneras de aprender categorías

Hay dos grandes escuelas de pensamiento sobre cómo aprendemos a categorizar cosas:

  1. Teorías de Procesos Duales: Estas teorías sugieren que tenemos dos sistemas diferentes en nuestros cerebros para categorizar. Un sistema es más explícito y se basa en reglas que podemos expresar verbalmente. El otro sistema es implícito, funcionando detrás de las escenas sin que seamos conscientes de ello.

  2. Teorías de Sistema Único: Estas argumentan que solo hay un sistema en funcionamiento, y que principalmente utiliza razonamiento explícito para la categorización.

Modelo COVIS explicado

Uno de los modelos de proceso dual más conocidos es el modelo COVIS. COVIS significa "Competencia entre Sistemas Verbales e Implícitos." En este modelo, nuestros cerebros utilizan dos sistemas simultáneamente para aprender categorías.

  • El sistema explícito es como un detective con una libreta, anotando reglas y usándolas para tomar decisiones.
  • El sistema implícito es más como un chef experto que entrena haciendo. Combina diferentes pedacitos de información sin necesitar poner todo en palabras.

En términos de un ejemplo real, si intentaras averiguar qué fruta es cuál, el sistema explícito podría ayudarte a recordar "los plátanos son largos y amarillos", mientras que el sistema implícito capta la textura y el sabor de la fruta con el tiempo.

¿Cómo estudian esto los investigadores?

Los investigadores a menudo crean tareas donde los participantes tienen que categorizar artículos basándose en diferentes tipos de reglas. Podrían usar categorías sencillas o más complejas que requieren combinar diferentes piezas de información.

Por ejemplo, podría haber tareas que involucren aprender cuáles artículos pertenecen a la categoría A y cuáles a la categoría B. Algunas tareas permiten a los participantes recibir retroalimentación inmediata sobre su rendimiento, mientras que otras retrasan la retroalimentación para ver qué pasa.

El gran debate sobre la retroalimentación

Esto nos lleva a un tema candente: la retroalimentación. ¿Qué tipo de retroalimentación nos ayuda a aprender mejor? La retroalimentación inmediata significa que sabes de inmediato si acertaste o fallaste. La retroalimentación diferida significa que solo lo descubres más tarde, lo que puede ser un poco como esperar los resultados de un examen mientras muerdes tus uñas.

Los investigadores han descubierto que diferentes tipos de tareas responden de manera diferente a estos métodos de retroalimentación. Por ejemplo, algunas categorías son más fáciles de aprender cuando recibes retroalimentación inmediata, mientras que otras categorías son menos afectadas por el tiempo de retroalimentación.

Hallazgos divertidos sobre la retroalimentación

En un estudio, los investigadores encontraron algo intrigante. Los participantes que intentaban aprender usando una estructura compleja (conocida como tarea de integración de información) lo hacían mucho peor cuando la retroalimentación se retrasaba. Aquellos que usaban una estructura más simple (básicamente una tarea basada en reglas) no parecían estar tan afectados cuando la retroalimentación se retrasaba.

Esto es un poco como intentar armar un rompecabezas donde solo puedes consultar la imagen en la caja después de haber hecho algunos movimientos. Si es un rompecabezas difícil, podrías frustrarte sin ayuda inmediata. Sin embargo, un rompecabezas más simple podría seguir siendo factible sin esa guía inmediata.

Diferentes estructuras, diferentes resultados

¡Pero no se queda ahí! Los investigadores también han señalado que el tipo de estructura importa. Por ejemplo, la estructura de reglas más simple puede ser directa, pero la estructura más compleja podría requerir que los participantes manejen más información.

Esta variación lleva a la pregunta: ¿qué pasa cuando cambias la estructura de la categoría? O mejor aún, ¿qué sucedería si mezclas los tipos de artículos que usas? Imagina intercambiar fruta fresca por coches de juguete. El contexto puede cambiar la manera en que la gente aprende, llevando a diferentes resultados.

Un vistazo más cercano a los estudios

Veamos algunos estudios para ver cómo estos conceptos se manifiestan en la vida real.

En un estudio, los investigadores compararon dos tipos de tareas. Una era muy sencilla, como reconocer amigos en una fiesta (fácil), mientras que la otra requería que los participantes pensaran más, como distinguir entre diferentes marcas y modelos de coches (un poco más complicado).

Los participantes que recibieron retroalimentación inmediata destacaron en ambas tareas. Pero aquellos que recibieron retroalimentación diferida... En la tarea más difícil, se les complicó. En la tarea más sencilla, se mantuvieron bien.

¿Realmente funcionan nuestros cerebros así?

Esto nos lleva de vuelta al cerebro y a cómo aprendemos. Si pensamos en nuestros cerebros como máquinas que pueden ser entrenadas, se vuelve claro por qué algunas tareas requieren diferentes estrategias de aprendizaje. Podemos potenciar nuestras experiencias de aprendizaje al entender el papel que juega la retroalimentación.

¿Por qué debería importarnos?

Entonces, ¿por qué es todo esto importante? Bueno, entender cómo categorizamos ayuda a los investigadores a desarrollar mejores métodos de enseñanza y herramientas de aprendizaje. ¡Puede hacer una gran diferencia en la educación, en los lugares de trabajo o incluso en terapia!

A medida que salen más estudios, comenzamos a ver cuán cruciales son nuestros métodos. El objetivo es crear entornos donde todos puedan aprender de manera efectiva.

La importancia de diferentes tipos de artículos

Un giro interesante es que el tipo de artículos que categorizas importa. Algunos estudios han sugerido que mezclar tipos de visuales puede cambiar los resultados. Por ejemplo, si cambias de usar frutas a animales o herramientas, la manera en que la gente aprende puede cambiar drásticamente.

El futuro de la investigación en aprendizaje de categorías

A medida que los investigadores siguen profundizando en este campo, probablemente explorarán más variables. Podrían investigar la edad, el conocimiento previo o incluso los estados emocionales para ver cómo estos factores afectan el aprendizaje y la categorización. El panorama está en constante cambio, y los investigadores están ansiosos por descubrir más.

Conclusiones

Al final, la habilidad de categorizar es una habilidad vital que impacta nuestras vidas diarias. Desde agarrar el artículo correcto en una tienda hasta tomar decisiones en situaciones complejas, nuestros cerebros están constantemente en acción.

Al aprender más sobre cómo categorizamos, no solo entendemos mejor nuestros procesos cognitivos, sino que también mejoramos nuestros enfoques hacia la educación y la formación.

Así que, ya sea que estés organizando tu cajón de calcetines o tratando de entender un tema complejo en la escuela, recuerda que el cerebro está trabajando duro, categorizando lo mejor que puede. ¡Mantén tu mente abierta, y quién sabe lo que podrías descubrir!

Fuente original

Título: The effect of deferring feedback on rule-based and information-integration category learning.

Resumen: Previous work has shown that deferring feedback significantly impairs two-dimensional information-integration category learning, often thought to recruit an implicit learning system, but leaves intact unidimensional rule-based learning, commonly assumed to engage an explicit system (Smith et al., 2014). These results were taken to support the influential COmpetition between Verbal and Implicit Systems (COVIS) dual-process theory. This conclusion has subsequently been challenged by the finding that this dissociation disappears when the number of relevant dimensions is matched between tasks (Le Pelley et al., 2019). However, as well as replacing a unidimensional rule-based task with a two-dimensional conjunction task, Le Pelley et al. also changed the stimuli that were used in their study making it unclear which of these alterations was driving the difference in results. The current paper directly examined how both category structure and stimulus type influence the deferred feedback effect. We replicated both the original sets of results but found that deferred feedback also impaired information-integration learning to a greater extent than a conjunction task when Smith et al.s original stimuli were used. This result suggests that the effect of deferred feedback on category learning is more complicated than has previously been documented and highlights the critical role the choice of stimuli has in determining whether the effect is obtained.

Autores: C. E. R. Edmunds, Kathryn Carpenter, Andy J. Wills, Fraser Milton

Última actualización: Nov 4, 2024

Idioma: English

Fuente URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.31.621443

Fuente PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.31.621443.full.pdf

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

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