Este documento describe diferentes tipos de aprendizaje, incluyendo:
1) Aprendizaje animal, que incluye habilitación, aprendizaje asociativo, impronta e imitación.
2) Aprendizaje automático, que incluye aprendizaje deductivo, inductivo, por analogía, algoritmos genéticos y conexionista.
3) Apoyos al aprendizaje como aprendizaje supervisado, no supervisado y con refuerzo.
Este documento presenta un resumen de cuatro teorías del aprendizaje: conductismo, constructivismo, teoría experiencial y teoría de la "mente depósito". El conductismo explica el aprendizaje como la asociación de estímulos y respuestas, mientras que el constructivismo enfatiza los procesos mentales y la construcción del conocimiento. La teoría experiencial se centra en la experiencia, y la teoría de la "mente depósito" considera la mente como una tabla rasa.
Teorias del aprendizaje grupo las inquietas.lasinquietas
Este documento resume cinco teorías del aprendizaje: conductismo, cognitivismo, constructivismo, eclecticismo y cambio conceptual. Explica los principios fundamentales de cada teoría y provee ejemplos de cómo se aplicarían en un salón de clases preescolar. Concluye que no hay un solo enfoque correcto y que cada teoría es importante dependiendo de la concepción del aprendizaje y el alumno.
El documento presenta un resumen de diferentes teorías del aprendizaje y su proyección didáctica. Explica brevemente las teorías conductistas, cognitivas y constructivistas, así como las teorías socio-críticas de la educación. Detalla los principales exponentes de cada teoría como Pavlov, Thorndike, Piaget, Vygotsky, Ausubel y Bruner, y resume sus principales aportaciones al estudio del aprendizaje. Finalmente, hace mención a las corrientes de la Escuela Nueva y sus propuestas metodol
Informe Módulo 2 Grupo 5 Teorías de Aprendizaje Lucia TroyaLucía Troya
Este documento presenta un resumen de varias teorías del aprendizaje como el conductismo, cognitivismo, constructivismo y cambio conceptual. Explica brevemente los principales exponentes de cada teoría como Pavlov, Skinner, Piaget y Bruner. El objetivo es que los estudiantes comprendan las bases teóricas del aprendizaje para mejorar su enseñanza. Incluye actividades de investigación individual y grupal para analizar las diferentes perspectivas del proceso de aprendizaje.
El documento resume las principales teorías del aprendizaje, incluyendo las teorías conductistas, cognitivas y socio-cognitivas. Explica las características clave del conductismo de Pavlov, Skinner y Thorndike, así como las teorías cognitivas de Piaget sobre los estadios del desarrollo y la equilibración cognitiva, la teoría socio-cognitiva de Vygotsky sobre las zonas de desarrollo próximo y la internalización, y la teoría del aprendizaje significativo de Ausubel.
El documento presenta información sobre el paradigma conductual en educación. En menos de 3 oraciones, resume lo siguiente:
El paradigma conductual surge a principios del siglo XX y se basa en las teorías del condicionamiento de Pavlov, Watson y Thorndike. Propone que el aprendizaje se produce a través de estímulos y refuerzos externos, considerando al alumno como un receptor pasivo de información. Este paradigma ha ido siendo sustituido desde 1996 por otros enfoques educativos más acordes a sociedades contemporáneas.
1. El documento describe diferentes marcos teóricos del aprendizaje, incluyendo conductismo, constructivismo, cognitivismo simbólico y conexionismo. 2. En el conductismo, el aprendizaje se produce por asociación siguiendo principios como el de correspondencia y equipotencialidad. En el constructivismo, el aprendizaje implica reestructuración gracias al papel del conocimiento y sujeto previos. 3. El cognitivismo simbólico explica el aprendizaje mediante la modificación de representaciones simbólicas según
Este documento presenta una introducción a varias teorías del aprendizaje, incluyendo la teoría conductista, la teoría romántica, y las teorías mediacionales. Explica brevemente los conceptos clave de cada teoría, como los elementos del modelo pedagógico conductista y los cuatro pasos del aprendizaje social propuestos por Bandura. El objetivo general es identificar y describir diferentes teorías del aprendizaje de manera concisa pero significativa.
Este documento presenta un resumen de cuatro teorías del aprendizaje: conductismo, constructivismo, teoría experiencial y teoría de la "mente depósito". El conductismo explica el aprendizaje como la asociación de estímulos y respuestas, mientras que el constructivismo enfatiza los procesos mentales y la construcción del conocimiento. La teoría experiencial se centra en la experiencia, y la teoría de la "mente depósito" considera la mente como una tabla rasa.
Teorias del aprendizaje grupo las inquietas.lasinquietas
Este documento resume cinco teorías del aprendizaje: conductismo, cognitivismo, constructivismo, eclecticismo y cambio conceptual. Explica los principios fundamentales de cada teoría y provee ejemplos de cómo se aplicarían en un salón de clases preescolar. Concluye que no hay un solo enfoque correcto y que cada teoría es importante dependiendo de la concepción del aprendizaje y el alumno.
El documento presenta un resumen de diferentes teorías del aprendizaje y su proyección didáctica. Explica brevemente las teorías conductistas, cognitivas y constructivistas, así como las teorías socio-críticas de la educación. Detalla los principales exponentes de cada teoría como Pavlov, Thorndike, Piaget, Vygotsky, Ausubel y Bruner, y resume sus principales aportaciones al estudio del aprendizaje. Finalmente, hace mención a las corrientes de la Escuela Nueva y sus propuestas metodol
Informe Módulo 2 Grupo 5 Teorías de Aprendizaje Lucia TroyaLucía Troya
Este documento presenta un resumen de varias teorías del aprendizaje como el conductismo, cognitivismo, constructivismo y cambio conceptual. Explica brevemente los principales exponentes de cada teoría como Pavlov, Skinner, Piaget y Bruner. El objetivo es que los estudiantes comprendan las bases teóricas del aprendizaje para mejorar su enseñanza. Incluye actividades de investigación individual y grupal para analizar las diferentes perspectivas del proceso de aprendizaje.
El documento resume las principales teorías del aprendizaje, incluyendo las teorías conductistas, cognitivas y socio-cognitivas. Explica las características clave del conductismo de Pavlov, Skinner y Thorndike, así como las teorías cognitivas de Piaget sobre los estadios del desarrollo y la equilibración cognitiva, la teoría socio-cognitiva de Vygotsky sobre las zonas de desarrollo próximo y la internalización, y la teoría del aprendizaje significativo de Ausubel.
El documento presenta información sobre el paradigma conductual en educación. En menos de 3 oraciones, resume lo siguiente:
El paradigma conductual surge a principios del siglo XX y se basa en las teorías del condicionamiento de Pavlov, Watson y Thorndike. Propone que el aprendizaje se produce a través de estímulos y refuerzos externos, considerando al alumno como un receptor pasivo de información. Este paradigma ha ido siendo sustituido desde 1996 por otros enfoques educativos más acordes a sociedades contemporáneas.
1. El documento describe diferentes marcos teóricos del aprendizaje, incluyendo conductismo, constructivismo, cognitivismo simbólico y conexionismo. 2. En el conductismo, el aprendizaje se produce por asociación siguiendo principios como el de correspondencia y equipotencialidad. En el constructivismo, el aprendizaje implica reestructuración gracias al papel del conocimiento y sujeto previos. 3. El cognitivismo simbólico explica el aprendizaje mediante la modificación de representaciones simbólicas según
Este documento presenta una introducción a varias teorías del aprendizaje, incluyendo la teoría conductista, la teoría romántica, y las teorías mediacionales. Explica brevemente los conceptos clave de cada teoría, como los elementos del modelo pedagógico conductista y los cuatro pasos del aprendizaje social propuestos por Bandura. El objetivo general es identificar y describir diferentes teorías del aprendizaje de manera concisa pero significativa.
Este documento presenta un resumen de varias teorías del aprendizaje, incluyendo teorías asociacionistas (Pavlov, Skinner), teorías mediacionales (Bandura), teorías cognitivas (Piaget, Bruner, Ausubel, Vigotsky, Gagné) y teorías constructivistas. Describe los conceptos clave de cada teoría, como el condicionamiento clásico, el condicionamiento operante, el aprendizaje social, la zona de desarrollo próximo y las condiciones del aprendizaje. El document
El documento describe varias teorías del aprendizaje, incluyendo el conductismo, cognitivismo, constructivismo y el eclecticismo. Explica que el conductismo se enfoca en la asociación estímulo-respuesta y el refuerzo, mientras que el cognitivismo considera al aprendizaje como la construcción de conocimiento. El constructivismo ve al aprendizaje como la creación de significado a través de experiencias. Finalmente, la teoría eclectica integra aspectos de las diferentes teorías.
Las teorías de aprendizaje se refieren a las formas en que las personas adquieren conocimiento y cómo este se relaciona con lo que ya saben. Las principales teorías son el conductismo, el cognitivismo, el constructivismo y los enfoques eclécticos. Cada teoría ofrece una perspectiva diferente sobre cómo ocurre el aprendizaje.
El documento describe diferentes teorías del aprendizaje como la conductista, cognitiva, humanista y constructivista. Explica conceptos clave como aprendizaje, teoría y teorías de aprendizaje. Luego detalla las teorías conductista, cognitiva, humanista, ecléctica y constructivismo social. Finalmente, analiza el cambio conceptual y representantes de cada teoría como Piaget, Vygotsky, Skinner y Ausubel.
El capítulo describe varias teorías del aprendizaje y el rol del docente. Explica que el docente necesita conocer las características de los estudiantes, las teorías sobre el desarrollo intelectual y el aprendizaje. Luego resume varias teorías como el conductismo, el cognitivismo, el constructivismo y others que explican conceptos como el procesamiento de información, la zona de desarrollo próximo, y el aprendizaje significativo y mecánico. Concluye que el constructivismo integra varias teorías y ve
Este documento resume varias teorías del aprendizaje como el conductismo, cognitivismo y constructivismo. Describe conceptos como el aprendizaje significativo, la inteligencia múltiple y herramientas como mapas conceptuales. Finalmente, resume las contribuciones de pensadores como Pavlov, Skinner, Bruner, Ausubel, Novak, Gagné, Piaget, Vigotsky y Siemens al entendimiento del aprendizaje.
Este documento presenta las principales teorías del aprendizaje, incluyendo el conductismo, el constructivismo, el paradigma sociocultural y los estadios del desarrollo cognitivo de Piaget. Explica que el conductismo se centra en la observación de la conducta y el uso de refuerzos, mientras que el constructivismo ve al aprendiz aprendiz como activo en la construcción del conocimiento. El paradigma sociocultural de Vygotsky enfatiza la interacción social y cultural en el desarrollo cognitivo, y Piaget propuso que
Este documento resume las principales teorías del aprendizaje, incluyendo la teoría conductista, la teoría cognitiva, la teoría humanista y las teorías eclécticas. Explica que la teoría conductista se centra en los estímulos y respuestas, mientras que la teoría cognitiva examina los procesos mentales. La teoría humanista considera que el conocimiento se construye a través de la interacción entre el individuo y el ambiente. Las teorías eclécticas se basan en varias teor
Este documento presenta diferentes teorías del aprendizaje, incluyendo definiciones de conceptos clave como enseñanza, educación e integración. Explora paradigmas educativos como el conductismo, cognitivismo, socio-constructivismo y constructivismo. También resume las contribuciones de científicos representativos de cada paradigma y sus aportes a la educación, concluyendo con una discusión sobre los enfoques que se hacen propios en la actualidad.
Este documento presenta información sobre diferentes temas relacionados con el aprendizaje, incluyendo definiciones de aprendizaje, tipos de aprendizaje, teorías del aprendizaje, conductismo, constructivismo, aprendizaje significativo, inteligencias múltiples, mapas conceptuales, mapas mentales, diagramas de flujo y aportes de importantes psicopedagogos. El documento concluye que el aprendizaje significativo es un tema relevante que se refiere a los cambios en la capacidad humana a través de la ad
Este documento resume diferentes teorías clásicas sobre el aprendizaje y la enseñanza. Explica que el aprendizaje es un proceso interno e individual que implica modificar conductas de manera duradera, mientras que la enseñanza es el proceso de apoyar y facilitar el aprendizaje de otros. También describe diferentes estilos de aprendizaje como el auditivo, visual y kinestésico y explica que el aprendizaje óptimo requiere reflexionar, practicar, teorizar y actuar.
Este documento resume las principales teorías del aprendizaje. Explica que una teoría del aprendizaje intenta explicar científicamente cómo se produce el aprendizaje en los seres humanos, analizando factores internos y externos. También define el aprendizaje como un proceso por el cual se adquiere, modifica o extingue una conducta como resultado de experiencias. Finalmente, discute conceptos como paradigmas educativos, modelos pedagógicos y capacidades que debe desarrollar un pedagogo.
El documento trata sobre el aprendizaje humano desde diferentes perspectivas. Explica que el aprendizaje es el proceso de adquisición de conocimientos a través del estudio, la enseñanza o la experiencia. Luego describe las teorías conductista y cognitiva del aprendizaje, haciendo énfasis en el condicionamiento operante de Skinner y la teoría del aprendizaje social de Bandura. Finalmente, presenta la teoría del aprendizaje de Gagné, la cual integra conceptos conductistas y cognitivos.
Este documento resume las principales teorías del aprendizaje, incluyendo la teoría conductista, la teoría cognitiva, la teoría humanista y las teorías eclécticas. Explica que la teoría conductista se centra en los estímulos y respuestas, mientras que la teoría cognitiva examina los procesos mentales. La teoría humanista considera que el conocimiento se construye a través de la interacción entre el individuo y el ambiente. Las teorías eclécticas se basan en varias teor
Ensayo sobre la influencia de las teorias del aprendizaje en la practica docenteJG Gueerreeroo
Este documento discute la influencia de las teorías del aprendizaje en la práctica docente. Explica que las teorías del aprendizaje incluyen marcos teóricos que comparten aspectos y cuestionan otros. También describe habilidades del pensamiento como la planificación, evaluación y solución de problemas. Finalmente, discute que los profesores deben comprender el aprendizaje para facilitarlo en lugar de forzarlo, y crear un contexto que motive a los estudiantes.
El documento presenta varias teorías del aprendizaje:
1) La teoría instruccional ecléctica de Bandura rescata ideas del conductismo y el cognitivismo, proponiendo que el aprendizaje puede ocurrir a través de la observación de modelos.
2) La teoría del cambio conceptual busca reemplazar ideas previas mediante nuevas concepciones comprensibles, plausibles, útiles y que resuelvan problemas.
3) El conductismo de Watson propone que el aprendizaje se da por reflejos condicionados y refuer
Este documento presenta diferentes teorías del aprendizaje como el condicionamiento operante de Skinner, la teoría del aprendizaje significativo de Ausubel y la teoría del descubrimiento guiado de Bruner. También describe la teoría ecléctica de Robert Gagné, la cual integra conceptos conductistas y cognitivistas. Por último, explica que la metodología constructivista del aprendizaje se basa en los enfoques de procesamiento de información y desarrollo cognitivo.
El documento presenta las principales teorías de aprendizaje que sustentan el diseño instruccional tecnológico. Se describen las teorías conductista, cognitiva y constructivista, incluyendo sus principales exponentes, cómo ocurre el aprendizaje según cada enfoque y el rol del estudiante y educador. El conductismo se centra en la asociación estímulo-respuesta, el cognitivismo en la construcción del conocimiento, y el constructivismo en que el aprendizaje es una construcción personal e influenciada por el contexto socio
Este documento presenta la teoría ecléctica de la educación propuesta por Robert Gagné. La teoría ecléctica toma los mejores elementos de otras teorías del aprendizaje como el conductismo y el cognitivismo y los integra en un modelo único. La teoría describe los procesos del aprendizaje, los resultados del aprendizaje, las condiciones necesarias para el aprendizaje y cómo aplicar la teoría al diseño curricular. El objetivo de la teoría ecléctica es lograr la perfección del pro
Este documento explica los conceptos básicos de clase, objeto, herencia y encapsulamiento en programación orientada a objetos. Una clase es una abstracción que agrupa objetos con características similares, mientras que un objeto es una instancia concreta de una clase que contiene datos y métodos. La herencia permite que las clases hereden atributos y comportamientos de otras clases padre. El encapsulamiento vincula los datos y métodos de un objeto y controla el acceso a sus datos a través de mensajes.
El documento describe diferentes tipos de aprendizaje. Explica que el aprendizaje incluye memorizar, observar, explorar y organizar conocimiento. Describe aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. También cubre aprendizaje inductivo, analítico, con algoritmos genéticos y conexionistas. Finalmente, explica brevemente aprendizaje de conceptos e inductivo y analítico.
Este documento presenta un resumen de varias teorías del aprendizaje, incluyendo teorías asociacionistas (Pavlov, Skinner), teorías mediacionales (Bandura), teorías cognitivas (Piaget, Bruner, Ausubel, Vigotsky, Gagné) y teorías constructivistas. Describe los conceptos clave de cada teoría, como el condicionamiento clásico, el condicionamiento operante, el aprendizaje social, la zona de desarrollo próximo y las condiciones del aprendizaje. El document
El documento describe varias teorías del aprendizaje, incluyendo el conductismo, cognitivismo, constructivismo y el eclecticismo. Explica que el conductismo se enfoca en la asociación estímulo-respuesta y el refuerzo, mientras que el cognitivismo considera al aprendizaje como la construcción de conocimiento. El constructivismo ve al aprendizaje como la creación de significado a través de experiencias. Finalmente, la teoría eclectica integra aspectos de las diferentes teorías.
Las teorías de aprendizaje se refieren a las formas en que las personas adquieren conocimiento y cómo este se relaciona con lo que ya saben. Las principales teorías son el conductismo, el cognitivismo, el constructivismo y los enfoques eclécticos. Cada teoría ofrece una perspectiva diferente sobre cómo ocurre el aprendizaje.
El documento describe diferentes teorías del aprendizaje como la conductista, cognitiva, humanista y constructivista. Explica conceptos clave como aprendizaje, teoría y teorías de aprendizaje. Luego detalla las teorías conductista, cognitiva, humanista, ecléctica y constructivismo social. Finalmente, analiza el cambio conceptual y representantes de cada teoría como Piaget, Vygotsky, Skinner y Ausubel.
El capítulo describe varias teorías del aprendizaje y el rol del docente. Explica que el docente necesita conocer las características de los estudiantes, las teorías sobre el desarrollo intelectual y el aprendizaje. Luego resume varias teorías como el conductismo, el cognitivismo, el constructivismo y others que explican conceptos como el procesamiento de información, la zona de desarrollo próximo, y el aprendizaje significativo y mecánico. Concluye que el constructivismo integra varias teorías y ve
Este documento resume varias teorías del aprendizaje como el conductismo, cognitivismo y constructivismo. Describe conceptos como el aprendizaje significativo, la inteligencia múltiple y herramientas como mapas conceptuales. Finalmente, resume las contribuciones de pensadores como Pavlov, Skinner, Bruner, Ausubel, Novak, Gagné, Piaget, Vigotsky y Siemens al entendimiento del aprendizaje.
Este documento presenta las principales teorías del aprendizaje, incluyendo el conductismo, el constructivismo, el paradigma sociocultural y los estadios del desarrollo cognitivo de Piaget. Explica que el conductismo se centra en la observación de la conducta y el uso de refuerzos, mientras que el constructivismo ve al aprendiz aprendiz como activo en la construcción del conocimiento. El paradigma sociocultural de Vygotsky enfatiza la interacción social y cultural en el desarrollo cognitivo, y Piaget propuso que
Este documento resume las principales teorías del aprendizaje, incluyendo la teoría conductista, la teoría cognitiva, la teoría humanista y las teorías eclécticas. Explica que la teoría conductista se centra en los estímulos y respuestas, mientras que la teoría cognitiva examina los procesos mentales. La teoría humanista considera que el conocimiento se construye a través de la interacción entre el individuo y el ambiente. Las teorías eclécticas se basan en varias teor
Este documento presenta diferentes teorías del aprendizaje, incluyendo definiciones de conceptos clave como enseñanza, educación e integración. Explora paradigmas educativos como el conductismo, cognitivismo, socio-constructivismo y constructivismo. También resume las contribuciones de científicos representativos de cada paradigma y sus aportes a la educación, concluyendo con una discusión sobre los enfoques que se hacen propios en la actualidad.
Este documento presenta información sobre diferentes temas relacionados con el aprendizaje, incluyendo definiciones de aprendizaje, tipos de aprendizaje, teorías del aprendizaje, conductismo, constructivismo, aprendizaje significativo, inteligencias múltiples, mapas conceptuales, mapas mentales, diagramas de flujo y aportes de importantes psicopedagogos. El documento concluye que el aprendizaje significativo es un tema relevante que se refiere a los cambios en la capacidad humana a través de la ad
Este documento resume diferentes teorías clásicas sobre el aprendizaje y la enseñanza. Explica que el aprendizaje es un proceso interno e individual que implica modificar conductas de manera duradera, mientras que la enseñanza es el proceso de apoyar y facilitar el aprendizaje de otros. También describe diferentes estilos de aprendizaje como el auditivo, visual y kinestésico y explica que el aprendizaje óptimo requiere reflexionar, practicar, teorizar y actuar.
Este documento resume las principales teorías del aprendizaje. Explica que una teoría del aprendizaje intenta explicar científicamente cómo se produce el aprendizaje en los seres humanos, analizando factores internos y externos. También define el aprendizaje como un proceso por el cual se adquiere, modifica o extingue una conducta como resultado de experiencias. Finalmente, discute conceptos como paradigmas educativos, modelos pedagógicos y capacidades que debe desarrollar un pedagogo.
El documento trata sobre el aprendizaje humano desde diferentes perspectivas. Explica que el aprendizaje es el proceso de adquisición de conocimientos a través del estudio, la enseñanza o la experiencia. Luego describe las teorías conductista y cognitiva del aprendizaje, haciendo énfasis en el condicionamiento operante de Skinner y la teoría del aprendizaje social de Bandura. Finalmente, presenta la teoría del aprendizaje de Gagné, la cual integra conceptos conductistas y cognitivos.
Este documento resume las principales teorías del aprendizaje, incluyendo la teoría conductista, la teoría cognitiva, la teoría humanista y las teorías eclécticas. Explica que la teoría conductista se centra en los estímulos y respuestas, mientras que la teoría cognitiva examina los procesos mentales. La teoría humanista considera que el conocimiento se construye a través de la interacción entre el individuo y el ambiente. Las teorías eclécticas se basan en varias teor
Ensayo sobre la influencia de las teorias del aprendizaje en la practica docenteJG Gueerreeroo
Este documento discute la influencia de las teorías del aprendizaje en la práctica docente. Explica que las teorías del aprendizaje incluyen marcos teóricos que comparten aspectos y cuestionan otros. También describe habilidades del pensamiento como la planificación, evaluación y solución de problemas. Finalmente, discute que los profesores deben comprender el aprendizaje para facilitarlo en lugar de forzarlo, y crear un contexto que motive a los estudiantes.
El documento presenta varias teorías del aprendizaje:
1) La teoría instruccional ecléctica de Bandura rescata ideas del conductismo y el cognitivismo, proponiendo que el aprendizaje puede ocurrir a través de la observación de modelos.
2) La teoría del cambio conceptual busca reemplazar ideas previas mediante nuevas concepciones comprensibles, plausibles, útiles y que resuelvan problemas.
3) El conductismo de Watson propone que el aprendizaje se da por reflejos condicionados y refuer
Este documento presenta diferentes teorías del aprendizaje como el condicionamiento operante de Skinner, la teoría del aprendizaje significativo de Ausubel y la teoría del descubrimiento guiado de Bruner. También describe la teoría ecléctica de Robert Gagné, la cual integra conceptos conductistas y cognitivistas. Por último, explica que la metodología constructivista del aprendizaje se basa en los enfoques de procesamiento de información y desarrollo cognitivo.
El documento presenta las principales teorías de aprendizaje que sustentan el diseño instruccional tecnológico. Se describen las teorías conductista, cognitiva y constructivista, incluyendo sus principales exponentes, cómo ocurre el aprendizaje según cada enfoque y el rol del estudiante y educador. El conductismo se centra en la asociación estímulo-respuesta, el cognitivismo en la construcción del conocimiento, y el constructivismo en que el aprendizaje es una construcción personal e influenciada por el contexto socio
Este documento presenta la teoría ecléctica de la educación propuesta por Robert Gagné. La teoría ecléctica toma los mejores elementos de otras teorías del aprendizaje como el conductismo y el cognitivismo y los integra en un modelo único. La teoría describe los procesos del aprendizaje, los resultados del aprendizaje, las condiciones necesarias para el aprendizaje y cómo aplicar la teoría al diseño curricular. El objetivo de la teoría ecléctica es lograr la perfección del pro
Este documento explica los conceptos básicos de clase, objeto, herencia y encapsulamiento en programación orientada a objetos. Una clase es una abstracción que agrupa objetos con características similares, mientras que un objeto es una instancia concreta de una clase que contiene datos y métodos. La herencia permite que las clases hereden atributos y comportamientos de otras clases padre. El encapsulamiento vincula los datos y métodos de un objeto y controla el acceso a sus datos a través de mensajes.
El documento describe diferentes tipos de aprendizaje. Explica que el aprendizaje incluye memorizar, observar, explorar y organizar conocimiento. Describe aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. También cubre aprendizaje inductivo, analítico, con algoritmos genéticos y conexionistas. Finalmente, explica brevemente aprendizaje de conceptos e inductivo y analítico.
metodologia de la investigacion... Tipos-de-Metodosalamsilva
El documento presenta una descripción de varios métodos de investigación, incluyendo la observación, medición, análisis analítico-sintético, métodos deductivo e inductivo, métodos histórico-lógico, abstracto-concreto, ejemlificativo, descriptivo, correlacional, explicativo, experimental, investigativo, de modelación y genético. Cada método se define brevemente con sus respectivos procedimientos.
Este documento resume diferentes tipos de aprendizaje. Explica que el aprendizaje puede ser supervisado, no supervisado o por refuerzo. También puede ser inductivo, analítico o utilizar algoritmos genéticos o métodos conexionistas. Por último, señala que el aprendizaje puede centrarse en conceptos, resolución de problemas o ambos.
Este documento describe diferentes tipos de aprendizaje. Explica que el aprendizaje puede ser supervisado, no supervisado o por refuerzo. También puede ser inductivo, analítico o basado en algoritmos genéticos o métodos conexionistas. Finalmente, señala que el aprendizaje inductivo se usa para aprender conceptos a partir de ejemplos, mientras que el aprendizaje analítico se aplica a la resolución de problemas usando pocos ejemplos y una teoría del dominio.
Este documento resume diferentes tipos de aprendizaje. Explica que el aprendizaje puede ser supervisado, no supervisado o por refuerzo. También puede ser inductivo, analítico o utilizar algoritmos genéticos o métodos conexionistas. Finalmente, señala que el aprendizaje inductivo se usa para aprender conceptos a partir de ejemplos, mientras que el aprendizaje analítico se aplica a la resolución de problemas usando pocos ejemplos y una teoría del dominio.
Este documento describe diferentes tipos de aprendizaje. Explica que el aprendizaje puede ser supervisado, no supervisado o por refuerzo. También puede ser inductivo, analítico o basado en algoritmos genéticos o métodos conexionistas. Finalmente, señala que el aprendizaje inductivo se usa para aprender conceptos a partir de ejemplos, mientras que el aprendizaje analítico se aplica a la resolución de problemas usando pocos ejemplos y una teoría del dominio.
Este documento resume diferentes tipos de aprendizaje. Explica que el aprendizaje puede ser supervisado, no supervisado o por refuerzo. También puede ser inductivo, analítico o utilizar algoritmos genéticos o métodos conexionistas. Finalmente, se enfoca en explicar brevemente el aprendizaje inductivo y analítico.
Este documento resume diferentes tipos de aprendizaje. Explica que el aprendizaje puede ser supervisado, no supervisado o por refuerzo. También puede ser inductivo, analítico o utilizar algoritmos genéticos o métodos conexionistas. Finalmente, señala que el aprendizaje inductivo se usa para aprender conceptos a partir de ejemplos, mientras que el aprendizaje analítico se aplica a la resolución de problemas usando pocos ejemplos y una teoría del dominio.
Este documento presenta un bloque de formación universitaria sobre el desarrollo de habilidades de pensamiento. El bloque incluye ejercicios de razonamiento inductivo y matrices para mejorar las habilidades cognitivas mediante estimulación sistemática. También describe los componentes del procesamiento de información necesarios para resolver diferentes tipos de problemas inductivos como analogías, series y clasificación.
Este documento presenta un trabajo práctico sobre análisis de sistemas desde perspectivas analíticas y sistémicas. Se utiliza como ejemplo al gato Félix y se guía a los estudiantes a través de preguntas para analizar a Félix como un sistema natural desde diferentes enfoques como partes, entradas/salidas, control, entre otros. Adicionalmente, se refuerzan conceptos clave de instrumentación y control en sistemas.
Este documento presenta un programa de formación universitaria que se llevará a cabo del 13 al 17 de enero de 2020. El bloque I se centrará en los componentes de ejecución para el procesamiento de la información y el razonamiento inductivo a través de ejercicios de matrices. Se explica que el desarrollo de habilidades de pensamiento requiere estimulación sistemática para reestructurar patrones de pensamiento. Además, se detallan siete pasos para el modelo componencial de procesamiento de información y se aplican a tres
Este documento presenta información sobre los procesos básicos de observación y descripción. Explica estos procesos, incluyendo sus definiciones, procedimientos y ejemplos de prácticas. También cubre temas como variables, características, comparación y clasificación.
El documento describe diferentes tipos y conceptos de aprendizaje, incluyendo aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. También cubre aprendizaje inductivo, analítico, con algoritmos genéticos y conexionistas. El aprendizaje inductivo se utiliza para aprender conceptos a partir de ejemplos, mientras que el aprendizaje analítico se aplica a la resolución de problemas utilizando teorías del dominio.
Se describe la taxonomía de la estructura del aprendizaje observado y se explica como la pueden usar profesores y alumnos para diseñar enseñanza, evaluar, escoger tareas y automonitorizar su aprendizaje. Se aportan ejemplos del uso de esta taxonomía.
Este documento resume los conceptos clave de observación, descripción, clasificación y características esenciales. Explica que la observación consiste en identificar características objetivas sin inferencias u opiniones. La descripción organiza las características de un objeto según variables cualitativas o cuantitativas. La clasificación separa elementos en subconjuntos con características compartidas. Las características esenciales definen un concepto.
Machine learning es una parte del estudio de la inteligencia artificial donde las máquinas pueden aprender a partir de ejemplos iniciales. Los sistemas de machine learning pueden aprender y resolver problemas de manera más efectiva que los sistemas expertos preprogramados. Existen diferentes tipos de algoritmos de machine learning como el aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
L eccion 7. desarrollo de las habilidades del pensamientoyadiraperlaza
Este documento presenta el proceso de aplicación y definición de conceptos como parte de los procesos básicos de pensamiento. Explica cómo identificar las características esenciales de un conjunto de objetos o conceptos y utilizarlas para definir el concepto de manera precisa. A través de ejemplos y prácticas, muestra el procedimiento de observar instancias de un concepto, identificar sus características comunes, y eliminar características no esenciales para llegar a una definición basada en dichas características
L eccion 7. desarrollo de las habilidades del pensamientoLigia Lilibeth
Este documento presenta el proceso de aplicación y definición de conceptos como parte de los procesos básicos de pensamiento. Explica cómo identificar las características esenciales de un conjunto de objetos o conceptos y utilizarlas para definir el concepto de manera precisa. A través de ejemplos y prácticas, muestra el procedimiento de observar instancias de un concepto, identificar sus características comunes, y eliminar características no esenciales para llegar a una definición basada en dichas características
L eccion 7. desarrollo de las habilidades del pensamientoLigia Lilibeth
Este documento presenta el proceso de aplicación y definición de conceptos como parte de los procesos básicos de pensamiento. Explica cómo identificar las características esenciales de un conjunto de objetos o conceptos y utilizarlas para definir el concepto de manera precisa. A través de ejemplos y prácticas, muestra el procedimiento de observar instancias de un concepto, identificar sus características comunes, y eliminar características no esenciales para llegar a una definición basada en dichas características
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.
La Unidad Eudista de Espiritualidad se complace en poner a su disposición el siguiente Triduo Eudista, que tiene como propósito ofrecer tres breves meditaciones sobre Jesucristo Sumo y Eterno Sacerdote, el Sagrado Corazón de Jesús y el Inmaculado Corazón de María. En cada día encuentran una oración inicial, una meditación y una oración final.
6. APRENDIZAJE
• APOYOS ALAPRENDIZAJE
– Aprendizaje supervisado
– Aprendizaje no supervisado
– Aprendizaje con refuerzo de tablas
• Inmediato.
• Retardado.
7. 1 Introducción
• Hay una corriente que dice que sin aprendizaje no hay
inteligencia, entonces los S.E. no son inteligentes.
• Wiener:“Un sistema organizado que aprende es aquel que recibe una
señal de entrada y la transforma en una de salida de acuerdo con
algún principio de organización”.
• “Si tal principio esta sujeto a un criterio de validez de funcionamiento
(decir si funciona bien o mal), hay un objetivo de funcionamiento que
permite ver la evolución del sistema. Si el método de transformación
se ajusta a fin de que tienda a mejorar el funcionamiento del sistema
de acuerdo con ese criterio. Se dice que el sistema aprende”.
8. 2 Aprendizaje animal (I)
• Se entiende como un proceso adaptativo
que cumple las funciones de wiener,
aprendemos para ajustarnos al medio.
• Para que se produzca aprendizaje animal se
entiende que debe de perdurar en la
memoria un cierto tiempo
9. 2 Aprendizaje animal (II)
• Es también difícil enunciar una definición,
así que se definen una serie de
características:
• Habituación
• Aprendizaje asociativo
• Impronta
• Imitación
10. Habituación:
• El sistema aprende a no prestar atención de
ciertos inputs y nos habituamos a ello y no
lo consideramos importante. Es muy
complicado en sistemas artificiales decidir
cuales aspectos son importantes y hemos de
prestarles, atención.
11. Aprendizaje asociativo
Aprenden asociando elementos que llegan a
estar asociados (paulov: perro, comida y
campanilla). Hay un aprendizaje de este
modo que se llama latente: el aprender
habilita mayor capacidad de aprender.
12. Impronta
Durante un periodo de, tiempo de su vida todo
lo que el ser ve lo sigue como a una madre.
No existe dentro de la inteligencia artificial.
En las primeras fases de la vida la impronta
es más fuerte que en la fases posteriores.
13. Imitación:
• Importante en sistemas biológicos. Consiste
en imitar el comportamiento de otro ser. No
existe dentro de sistemas artificiales.
14. 2 Aprendizaje automático
(artificial)(I)
• Tipos de aprendizaje automático:
– Deductivo: mediante procesos de inferencia
deductiva aplicando a hechos reglas conocidas.
Necesita conocimientos previos. Ejemplo: hay
colillas -> han fumado.
15. 2 Aprendizaje automático
(artificial)(II)
• Tipos de aprendizaje automático:
– Inductivo: consiste en inducir información de una
concepto a partir de un conjunto de cosas en concreto.
No requiere información previa del dominio. Ejemplo:
ese gato tiene 4 patas -> todos los gatos tienen 4 patas.
Si veo un caso supongo que todos los casos son iguales
hasta que encuentre una contradicción que me obligue a
remodelar las informaciones. Se realiza una estructura
del dominio a base de inducciones.
16. 2 Aprendizaje automático
(artificial)(III)
• Tipos de aprendizaje automático:
– Analogía: aplicar un marco conocido a un
problema nuevo para resolver lo aprendizaje
basado en casos.
– Algoritmos genéticos: se basa en la teoría de
Darwin, mediante mutaciones se mejora el
problema.
17. 2 Aprendizaje automático
(artificial)(IV)
• Tipos de aprendizaje automático:
– Conexionista: es el que se usa en redes
neuronales. Algunos están implícitos en la red y
otros son externos.
– Multiestrategia: usa distintos tipos de
aprendizaje.
18. 3 Apoyos al aprendizaje:
– Aprendizaje supervisado: durante el proceso de
aprendizaje existe un profesor o tutor que mostrando
ejemplos y resultado al sistema. En la clasificación de
elementos el profesor le enseña un elemento y el sistema
le dice a que clase pertenece. Por ejemplo
backpropagation.
– No supervisado: no hay un profesor que guié el
aprendizaje sino que se le muestra el dominio completo y
se le deja al sistema que decida como realizar esta
clasificación, solo hay ejemplos. Por ejemplo
contrapropagación.
– Con refuerzo: hay un supervisor que informa si los
resultados son correctos o no. No dice que clases hay.
20. 1 Definición (I)
Consiste en la adquisición de un nuevo conocimiento por la inferencia inductiva sobre
los datos por el entorno o el adiestrador.
Se suele caracterizar como una búsqueda heurística en la que tenemos los siguientes
elementos:
1. Estado inicial: datos de entrada y las descripciones simbólicas asociadas. La
descripción simbólica son descripciones de los elementos del dominio.
2. Estado de sucesores son descripciones simbólicas con mayor o menos número de
generalidad.
3. Operadores: serán diversas reglas de inducción de dos tipos:
a. Generalización: de descriptores concretos a descriptores mas generales.
b. Especialización: de una descripción mas general a una mas concreta.
4. Estado final: va a ser una descripción simbólica con las siguientes características:
a. Implica los datos de entrada.
b. Satisface los requerimientos de1 dominio.
c. Es suficientemente satisfactoria.
Inducir es suponer que lo que vemos es siempre así: si vemos que un gato tiene 4 patas,
todos los gatos tienen 4 patas.
21. 1 Definición (II)
Las reglas de generalización pueden ser:
Reglas de selección: va a modificar el conocimiento obtenido. Tenemos los siguientes.
– Supresión de conjugados eliminando un elemento de la conjunción para,
obtener un descriptor mas general. Por ejemplo: los latinos son simpáticos y
bajitos -> los latinos son bajitos.
– Adicción de disyuntados: incluimos un descriptor más como una disyunción y
obtenemos una expresión mas general. Ejemplo: hay un fantasma bajo la cama
-> hay un fantasma bajo la cama o en el armario.
– Cambio de constantes por variables. Por ejemplo: la hormiga atómica lleva
casco -> la hormiga X lleva casco.
Reglas constructivas: va a añadir nuevo conocimiento (nuevos descriptores).
– Adiciones cuantitativas; por ejemplo: cosa lisa y negra -> cosa lisa, negra y con
tres picos
– Detección de dependencias. Por ejemplo la serie: (3,6),(4,8),(5,10) seria dos
números entre paréntesis separados por una coma donde uno es la mitad del
otro.
– Lo que hacemos es buscar un descriptor que mejor identifique a cada clase para
hacer una clasificación eficiente. Para obtener buenos descriptores usamos los
operadores.
22. 2 Tipos de aprendizaje inductivo (I)
Hay fundamentalmente dos tipos:
• Adquisición de conceptos (aprendizaje inductivo
supervisado). Contamos con una serie de
elementos ya clasificados y sabemos a que clase
pertenece cada elemento. Nuestro objetivo es
obtener un descriptor apropiado de cada clase.
• Por observación (no supervisado). Tenemos todo
el dominio y hemos de clasificar los elementos de
nuestro sistema.
23. 2 Tipos de aprendizaje inductivo (II)
Método de Hayes-Roth (supervisado)
Intenta las generalizaciones conjuntivas más específicas a partir de un
conjunto de afirmaciones positivas, a ese conjunto se le llama "maximal
abstraction" o "inferencial matches".
• Ejemplo:
- Case Frame (elementos): El, E2 Y E3.
- Case labell (propiedades): sombreado, liso, grande, pequeño....
- Parameters (partes): El esta formado por a, b y c.
24. 2 Tipos de aprendizaje inductivo (III)
Método de Hayes-Roth. Ejemplo
Buscamos un descriptor para los tres casos:
• Paso 1: el primer elemento de entrada configura el primer conjunto de
generalizaciones conjuntivas de la clase que llamaremos G1. En el
ejemplo Gl=E1.
• Paso 2: Para un nuevo elemento de entrada se consigue un nuevo
conjunto de generalizaciones M que se obtiene de un cotejamiento
parcial entre el nuevo elemento y la descripción de la clase.
• Paso 3: Cuando se han cotejado todos los elementos del conjunto de
entrada el conjunto de generalizaciones obtenido es la descripción de
la clase.
Solo podemos asegurar la falsedad no la veracidad.
25. 2 Tipos de aprendizaje inductivo (IV)
Método de Hayes-Roth. Ejemplo
Cotejamiento parcial:
• A. Se cotejan todas las generalizaciones conjuntivas de todas las
formas posibles hasta obtener un conjunto M formado por todas las
afirmaciones procedentes de la correspondencia entre parámetros que
coincidan en ambos casos. Si tenemos 'b' en El que es sombreado y
redondo lo podemos asociar a 'e' y 'f' de E2.
• B. Seleccionamos un subconjunto de las correspondencias entre los
parámetros que se puedan vincular consistentemente. Una vinculación
es consistente cuando no vincula a un parámetro de una instancia con
varios parámetros de otra instancia. Si a/b entonces no puedo coger a/c
porque entonces no seria consistente.
26. 2 Tipos de aprendizaje inductivo (V)
Método de Hayes-Roth. Ejemplo
Cotejamiento parcial:
27. 2 Tipos de aprendizaje inductivo (VI)
Por observación (no supervisado):
Es más ambicioso y tiene dos puntos de vista: uno psicológico y otro
computacional.
• Componente psicológica:
A. Enfoque clásico: se basa en que todas las instancias de una categoría
comparten un conjunto de características comunes. Desventajas si
intentamos abordar esto computacionalmente no siempre es posible
encontrar una característica común que caracteriza la clase. La
imposibilidad de definir grados de pertenencia a un conjunto. Existen
asignaciones ambiguas.
B. Enfoque probabilístico se asocia un grado de pertenencia a cada clase. Para
ello se define un prototipo de la clase y luego mediríamos la distancia de
nuestro elemento a la clase. Desventajas:
- Habla independientemente del contexto.
- Es difícil cuantificar la distancia al prototipo, es complicado
establecer la métrica.
C. Categorización basado en teorías hay información difícil de inyectar en l
a clase y hemos de encajar la en el dominio.
28. 2 Tipos de aprendizaje inductivo (VII)
Por observación (no supervisado):
• Componente computacional: el objetivo es conseguir agrupar los elementos en clases, y
conseguir las características que definen cada clase.
A. Taxonomía numérica: son los primeros intentos de aprendizaje automático no
supervisado mediante inducción y casi todos están basados en algún tipo de
métrica.
Distancia de Minkowski: d(i,k)=(Σnj=i (|xij –xkj)|п )½, donde si п es 1 se trata de
la distancia euclídea y si vale 2 es la distancia hamming. Cada caso es un
vector de reales de n números (más bien un punto). Es esquema de
representación es un vector de n coordenadas. Para clasificar las clases los
vectores hay dos tipos de algoritmos:
1. Algoritmos aglomerativos en principio suponen que cada elemento
es una clase y luego se van uniendo hasta conseguir el número
deseado.
2. Algoritmos divisores consideran que todos los vectores pertenecen a
la misma clase y luego los van dividiendo en subclases.
Objetivos:
- La similitud entre elementos de la misma clase debe ser próxima.
- La diferencia entre elementos de clases distintas debe ser máxima.
El problema es cuando parar (de juntar o dividir).
29. 2 Tipos de aprendizaje inductivo (VIII)
Por observación (no supervisado):
• Componente computacional:
B. Aprendizaje automático: es una mejora de la taxonomía automática, donde se intenta:
- Resolver el problema de cuando parar.
- Los parámetros numéricos pueden no expresar bien el dominio.
Intenta encontrar otras alternativas.
1. Agrupación conceptual: A y B van a ser casi siempre en la misma clase, sin embargo
hay un concepto más allá de la distancia, unos puntos forman un circulo y otros un
triángulo. Habría que introducir los conceptos círculo y triángulo.
2. Cluster: a partir de una serie de semillas van creciendo (en forma de estrella)
3. Teoría de Witt: Se basa en teorías de la información.
4. Autoclass: Teorías de Bayes.
5. Formación de conceptos: tiene mecanismos que permiten realizar el
aprendizaje de forma incremental.
A B
31. 1 Deductivo: EBL (explanation
based learning).(I)
• El aprendizaje inductivo era el más utilizado, pero
tiene un problema: el aprendizaje inductivo no
preserva la veracidad pero preserva la falsedad.
- No preserva la veracidad: por inducción no se
puede afirmar algo que hemos observado.
- Preserva la falsedad: podemos saber que algo es
falso.
32. 1 Deductivo: EBL (explanation
based learning).(II)
• La deducción permite preservar la veracidad ya
que hay conocimiento del dominio que respalda
las afirmaciones. Sobre el conocimiento obtenido
inductivamente podemos deducir.
La segunda diferencia es que el aprendizaje
inductivo necesita muchos ejemplos para obtener
información del dominio. En el deductivo nos vale
con un ejemplo pero necesitamos más
conocimiento del dominio.
33. 1 Deductivo: EBL (explanation
based learning).(III)
• La tercera diferencia es que el método
deductivo no incorpora nuevo
conocimiento, tan solo consigue explicar
mejor (concretar) el conocimiento existente.
34. Definiciones:
Teoría del dominio (o conocimiento de respaldo) es la
información específica del dominio que vamos a suponer
completa y consistente (en SBR es la base de
afirmaciones).
Concepto objetivo: es el concepto del que el método EBL
debe determinar una definición efectiva y operacional. Se
dice que es efectiva porque lleva a la solución rápidamente
y es operacional porque se puede hacer en la máquina.
Ejemplo es una instancia concreta de un objetivo
Nueva teoría del dominio es una teoría del dominio
modificada.
36. Componentes: (I)
• 1. Resolución del problema: utilizar el dominio y el
ejemplo para 1Iegar al objetivo.
• 2. Análisis de la traza: analizamos la solución para
conseguir obtener una explicación. Usamos criterios:
– A. Criterio de relevancia. va a ser realmente aquello
que sea importante para abordar problemas futuros, en
una traza va a ser realmente aquella información que
forme parte en el camino de llegar a la solución.
– B. Criterio de operatividad: son aquellas reglas que se
activan directamente.
37. Componentes: (II)
• 3. Filtrado: filtra la información de la traza para llegar
a la explicación. Coge lo que es relevante y operativo. Se
obtiene una explicación.
• 4. Generalización: consiste en sustituir las constantes
por variables de forma que la expresión siga siendo válida.
El método más usado es el algoritmo de regresión de
objetivos. Regresionar una fórmula f a través de una regla r
consiste en determinar las condiciones necesarias y
suficientes bajo las cuales puede usarse la regla r para
obtener f.
38. Componentes: (III)
• 5. Construir nueva información: La información que
construimos puede ser:
• Reglas de dominio que expresaran nuevas definiciones de
conceptos en las que la parte izquierda de la regla serán las
combinaciones necesarias y suficientes del árbol de
explicación generalizado mientras que la raíz del mismo será la
parte derecha de la regla.
• Reglas de control que se construyen de forma similar.
• 6. Incorporar: esas nuevas reglas hay que incorporarlas
a la base de conocimiento, pero a veces se obtienen
demasiadas reglas para introducir en nuestro sistema. Hay
que llegar a una solución de compromiso (velocidad de
inferencia o base de afirmaciones mayor).
39. Problemas del EBL.(I)
• Hemos supuesto que la base de
conocimiento es completa y es consistente
pero a veces la base que tenemos no es así.
Por ello se producen dos problemas:
1 Reformulación de la teoría: es provocado por el
aumento de volumen de la información o bien por
el aumento de la complejidad (reglas más complejas
en la base de conocimiento .Y hay que determinar
que dejamos y que eliminamos. Así que tenemos dos
soluciones: o almacenar siempre o bien no
almacenar nunca.
40. Problemas del EBL.(II)
• 2 Revisión de la teoría: la información obtenida no
es adecuada porque:
» La teoría es incompleta.
» La teoría es incorrecta.
» La teoría es inconsistente: se puede llegar a
contradicciones.
» La Teoría es intratable: por su volumen son difíciles
de abordar.
42. Introducción
• Si dos situaciones son iguales en algunos de sus
aspectos, lo normal es que puedan serlo en otras.
– Ejemplo:
• Un circuito y un sistema con una fórmula que define
su comportamiento similar. Analogía entre las dos
situaciones.
Se usa cuando se conoce el comportamiento de
un sistema, para conocer como se comporta un
sistema análogo.
43. Definiciones.
• Problema base: situación conocida de ante
mano.
• Dominio base: lo que se conoce de él.
• Problema objetivo: aplicamos lo conocido a
la nueva situación.
• Dominio objetivo: conocimiento obtenido
de aplicar el problema objetivo junto con la
situación conocida.
44. Modelo unificado de analogía (I).
KEDAR-COBELL (1988)
• Fases:
– 1. Recuperación: Partiendo del problema
objetivo (dominio objetivo) buscamos un
problema base en el dominio base que tenga
similitudes significativas.
– 2. Elaboración: Define conocimiento del
problema base para poder aplicarlo en el
problema objetivo.
45. Modelo unificado de analogía (II).
KEDAR-COBELL (1988)
• Fases:
– 3. Mapeo: Trasladamos el conocimiento
desde el problema base hasta el objetivo.
– 4. Justificación: Comprobamos si lo que
sabemos es aplicable y funciona en la función
objetivo.
– 5. Aprendizaje: Consiste en almacenar el
conocimiento obtenido aprendido, en el
conocimiento objetivo
46. Analogía transformacional.
CARBONELL (1983)
Plantea un espacio llamado ‘Tespacio’ y
decide que hay varios problemas que
pueden manejarse con el Tespacio, de
manera que, se puede asignar a distintos
problemas usando Toperadores.
48. Introducción (I).
• Aprendizaje por refuerzo de tablas
consiste en tener una serie de parámetros y
según los resultados de la funcionalidad del
sistema ir modificando los parámetros.
49. Introducción (II).
• TIPOS DE APRENDIZAJE POR REFUERZO:
– Inmediato: lleva una señal de refuerzo tras cada
actuación del sistema y a cado paso tendrá una señal
de refuerzo que indicará si va bien o mal.
– Retardado: se pondera exclusivamente la acción del
sistema.
• Es más fácil manejar el retardado que el inmediato.
51. Aprendizaje por refuerzo de tablas (I).
• El aprendizaje por refuerzo en tablas consiste en
gestionar el conocimiento mediante tablas de valores
que se van actualizando atendiendo al valor del
refuerzo. Son sólo aceptables por problemas
aceptables por problemas de Markov.
• Problemas modernizable por cadenas de Markov
sólo dependen del estado en el que está el sistema y
no depende de cómo ha llegado a ese estado.
52. Aprendizaje por refuerzo de tablas (II).
• TIPOS DE REFUERZO:
– Refuerzo inmediato.
– Refuerzo retardado.
53. Aprendizaje por refuerzo de tablas (III).
• Refuerzo inmediato: el algoritmo normal (es el
que se conoce como algoritmo lineal de premio
castigo, LRP) constituye una tabla con todos los
posibles estados del sistema y todas las posibles
acciones.
El algoritmo lineal de refuerzo inacción,
solamente se castiga, cuando lo haces bien no
modifica los pesos y cuando lo hace mal lo
castiga.
54. Aprendizaje por refuerzo de tablas (IV).
• ALGORITMO LINEAL DE PREMIO Y CASTIGO
E1_A1 E1,A2 E1,A3 E1, E2_A1 E2,A2 E2, A3 E2,...
Si se está en E1 y se pasa a E2, si es bueno se premia y si no se castiga.
55. Aprendizaje por refuerzo de tablas (V).
• Refuerzo retardado: suele ser más
complejo y menos autónomo. Según se ha
llegado al final se valora si se ha hecho bien
o mal.
Es más difícil detectar el fracaso en los
parámetros del sistema.
56. Páginas de interés
• Aprendizaje en Inteligencia Artificial
• Aprendizaje (definición y tipos)
• Resumen Aprendizaje y Memoria
• Inteligencia en Redes de Comunicaciones (Aprendizaje)
• Aprendizaje definición y tipos en wikipedia
• Aprendizaje Automático:Aprendizaje de Conceptos y Espacio de
Versiones.
• Aprendizaje Deductivo (Basado en la Explicación)
• Introduction to Machine Learning
• Machine Learning and Natural Language Processing
• Aprendizaje automático
57. Aprendizaje inductivo
• Aprendizaje por observación (ppt)
• Introducción y descripción de los
algoritmos de Aprendizaje Inductivo-
Incremental
• Aprendizaje Inductivo
• Aprendizaje Automático: Aprendizaje de
Conceptos y Espacio de Versiones.(pdf)
• Aprendizaje Inductivo
58. Aprendizaje deductivo
• Aprendizaje Deductivo (Basado en la
Explicación)
• Articulo: Sugerencias para la enseñanza
tomando en cuenta métodos de aprendizaje
mecánico de la inteligencia artificial
• Aprendizaje automático. Técnicas basadas
en EBL
• DeJong y Mooney (1986), definieron el
Aprendizaje Basado en la Explicación, EBL
59. Aprendizaje por analogía
• Aprendizaje por analogía
• Aprendizaje por analogía
• Introducción al aprendizaje de la maquina:
sistemas discentes
60. Aprendizaje basado en casos
• Repositorio general sobre AI-CBR
• Herramientas AI-CBR (ver académicas)
• Documentación y código sobre el conocido sistema
SWALE
• Recursos CBR (AAAI)
• INRECA: proyecto europeo del que se deriva CASUEL y
CBR-Works
• Planificación y CBR (Veloso) / Planning and CBR
• Agentes y CBR (CSIC)
• Gente relacionada con ML y CBR / ML and CBR people
• Conferencia Internacional de CBR'03
61. Bibliografía
• Mitchell (1997): “Machine Learning”. McGraw-Hill.
• DA Norman (1988 ) “El aprendizaje y la memoria”. Alianza Editorial
• LÓPEZ, J.A. (1990). "Inteligencia Artificial en Educación". Apuntes de Educación y
NN.TT., nº 38" Madrid: Anaya
• Gerhard Weib, Sandip Sen (1996) “Adaptation and learning in multi-agent systems ed”.
• CASACUBIERTA, F. Y VIDAL, E. (1987 a) “Reconocimiento automático del habla”.
Marcombo.
• D. Borrajo, J.G. Boticario y P. Isasi. (“saldrá publicado” en abril 2006).“Aprendizaje
Automático.” Editorial Sanz y Torres
• A. Moreno Ribas y otros (1994). “Aprendizaje Automático.” Ediciones UPC
(Universidad Politécnica de Cataluña)
• Carbonell, J.G., Michalski, R.S., and Mitchell, T.M., "Machine learning: A historical and
methodological analysis". AI Magazine, Fall (1983) 69-79.
• Chandrasekaran, B., Johnson, T.R., and Smith, J.W., "Task-structure analysis for
knowledge modeling". Communications of the ACM, 35 (1992) 124-137.
62. Artículos destacados
• A Learning Algorithm For Neural Network Ensembles
http://ltcs.uned.es:8080/aepia/Uploads/12/128.pdf
• Presentacion Monografia: Sistemas Inteligentes en el ambito de la
Educacion
http://ltcs.uned.es:8080/aepia/Uploads/12/131.pdf
• Apredizaje de la similitud entre casos con valores discretos y
numéricos(Premio Accésit Jose Cuena)
http://tornado.dia.fi.upm.es/caepia/numeros9/luaces.ps.gz
• ¿Aprendizaje o Aprendizajes?
http://contexto-educativo.com.ar/2001/2/nota-02.htm
63. Artículos destacados (II)
• Un método deductivo para la enseñanza
http://www.edscuola.it/archivio/software/bit/course/Revist
aEnsenanza.pdf
• Aprendizaje Deductivo, Inductivo, y Abductivo con Algoritmos Genéticos
http://www.inf.udec.cl/revista/ediciones/edicion10/apr-ag.pdf
• Análisis y síntesis de la señal acústica
http://cvc.cervantes.es/obref/congresos/sevilla/tecnologias/mesaredon_
casacuberta.htm
• Aprendizaje en inteligencia artificial
http://www.sindominio.net/~apm/articulos/IAIC/aprendizaje/aprendiza
je.pdf
64. Aplicaciones
• Sistema de tutoría inteligente adaptativo considerando
estilos de aprendizaje
http://eia.udg.es/~clarenes/docs/ribie-udg-2002.pdf.
• Sistema de Reconocimiento del habla
http://es.wikipedia.org/wiki/Reconocimiento_del_habla
• Programa que aprende a jugar al Backgammon
entrenándose contra sí mismo mediante aprendizaje con
refuerzo. El programa logró un nivel de juego comparable
al de los expertos humanos.
“Temporal difference learning and TD-Gammon”
(http://www.research.ibm.com/massive/tdl.html)
65. Aplicaciones (II)
• Machine Learning for Distributed Traffic Control
http://www.isle.org/%7Elangley/traffic.html
• How can computers learn to decode a person's
mental state from their brain activity?
http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/theo-
73/www/index.html