Curvas de aprendizaje y complejidad factorial de las curvas de aprendizaje.

Curvas de aprendizaje:

Independientemente de la tarea involucrada, generalmente es evidente una clara similitud en la curva de aprendizaje de tarea a tarea. La curva a menudo se caracteriza por un rápido aumento en el período de aprendizaje anterior y una disminución gradual hacia el final del proceso. Los estudios pioneros en esta área realizados por WL Bryan y N. Harter (1899) antes de 1900 dieron como resultado el establecimiento de una curva de aprendizaje para la telegrafía; Esto se reproduce en la Figura 8.1.

La familiaridad con la curva de aprendizaje típica permite la comparación entre ésta y cualquier proceso de aprendizaje específico de una tarea en particular. Las desviaciones marcadas de la curva, si son frecuentes, pueden indicar que algo está mal con el método de entrenamiento. Dado que la calidad de la enseñanza es de vital importancia, las amplias variaciones en lo que se aprende a menudo son el resultado de una enseñanza eficiente o ineficaz. Cualquiera que haya estado en la escuela sabe la diferencia entre un buen maestro y un pobre; no se puede asumir que todos puedan enseñar igualmente bien.

A menudo, el concepto de “meseta” aparece en relación con la curva de aprendizaje. A veces hay una planitud en la curva de aprendizaje que finalmente es seguida por un arranque repentino. Este aplanamiento indica un período sin progreso aparente y se conoce como meseta. Hay muchas razones para la aparición de tal meseta. Puede ser el resultado de una falta de motivación, métodos de rendimiento ineficientes o, muy a menudo, una enseñanza ineficaz o una capacitación deficiente. Sin embargo, una meseta no es una parte integral del proceso de aprendizaje; Por lo tanto, uno no debe preocuparse por su ausencia.

Una nota de precaución sobre las curvas de aprendizaje:

Si bien el examen de las curvas de aprendizaje puede proporcionar un medio excelente para comparar varios métodos de capacitación, varios maestros, etc., es importante que solo se comparen las curvas de aprendizaje que se basan en tipos similares de medidas de aprendizaje. Bahrick, Fitts y Briggs (1957) han señalado que la forma de la curva de aprendizaje puede verse muy influida por el tipo de medida que se está utilizando (puntajes de tiempo, puntajes de cantidad, etc.).

Complejidad factorial de las curvas de aprendizaje:

Otra dificultad con las curvas de aprendizaje generales es que en realidad solo representan una imagen parcial del proceso de aprendizaje real. En el mejor de los casos, son un índice bruto del cambio en el nivel de habilidad que experimenta un individuo o un grupo de individuos. Esto fue demostrado por primera vez sorprendentemente por Fleishman y Hempel (1955). Usando la metodología de análisis factorial, examinaron la relación entre las dimensiones de la capacidad básica de la tarea y la cantidad de práctica. La figura 8.2 presenta sus hallazgos.

Observe en la Figura 8.2 que la importancia de ciertas dimensiones de habilidad aumenta a medida que aumenta el nivel de habilidad. Por lo tanto, con la práctica adicional, el tiempo de reacción y la tasa de movimiento representan cada vez más variaciones en el rendimiento.

Por el contrario, la capacidad de relaciones espaciales explica cada vez menos variaciones de rendimiento a medida que aumenta la habilidad. La deducción que se debe hacer es que los individuos realmente están aprendiendo diferentes "cosas" en diferentes etapas del aprendizaje, y que la curva de aprendizaje para cualquier medida individual del desempeño de la tarea puede no ser verdaderamente representativa del proceso de adquisición de habilidades.

Fuchs (1962) ha informado sobre una segunda demostración igualmente espectacular del mismo tipo de fenómeno. Fuchs realizó su estudio utilizando una compleja tarea de "seguimiento" que requería habilidades similares a las de quienes participan en el vuelo de un avión. Cualquier tipo de respuesta motora compleja se puede separar en varios componentes, como posición, velocidad, aceleración (velocidad de cambio) y sacudida (velocidad de cambio). Fuchs estaba interesado en probar la hipótesis de que los sujetos aprenden estos diferentes componentes de una tarea motora en diferentes períodos del proceso de aprendizaje general. La figura 8.3 muestra los resultados de su estudio que, de hecho, apoyaron la hipótesis.

Cuanto más progresaban los sujetos en su entrenamiento, menor era el rendimiento motor de un elemento de posición y más importante se convertía en el componente de aceleración. Por lo tanto, este estudio respalda la afirmación de que lo que se aprende tiende a cambiar durante el entrenamiento, particularmente en tareas complejas, y que las medidas individuales de adquisición de habilidades pueden ofrecer imágenes irreales o no representativas de la medida en que realmente se está realizando el "aprendizaje". En otras palabras, el aprendizaje debe definirse en términos de la situación específica de aprendizaje y los componentes que contribuyen al proceso de aprendizaje, lo que finalmente resulta en una habilidad o habilidad de desempeño.