Vistas De Aprendizaje
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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.
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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.
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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.
Diapositiva Maestra
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.
Diapositiva Maestra
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.
Charla Maestra
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.
Charla Maestra
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.
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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.
Charla Maestra
El documento describe diferentes tipos de aprendizaje, incluyendo aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. También discute aprendizaje inductivo versus analítico, y menciona aprendizaje de conceptos y resolución de problemas. Explica brevemente cada tipo de aprendizaje y sus características.
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El documento discute la importancia de las estrategias de enseñanza y aprendizaje sobre la simple transmisión de conocimiento. Sostiene que el aprendizaje requiere que los estudiantes procesen activamente la información relacionándola con sus conocimientos previos, y que los profesores deben utilizar estrategias flexibles que promuevan el aprendizaje significativo. También enfatiza la necesidad de formación continua de los profesores para mejorar la motivación de los estudiantes.
El aprendizaje para piaget, ausubel, vigostki y Bruner
Se describirá cada teoría y cada obra de los filosofos y psicológos del aprendizaje Piaget, Ausubel, Vigostki y Bruner
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DW - Je suis médecin de Santé Publique en activité, j’ai fini mon internat fin 2010, passé ma thèse en janvier 2011 à Strasbourg et je travaille actuellement comme médecin de cosmétovigilance pour le groupe L’Oréal à Paris. J’ai réalisé mon externat à la faculté de Saint Antoine à Paris puis mon internat de Santé Publique à Strasbourg à partir de 2006. Puis j’ai rejoint ma famille à Paris.
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Vistas De Aprendizaje
- 3. Practicar para desarrollar las capacidades
- 4. Organizar el nuevo conocimiento de una forma general y efectiva
- 6. Las observaciones de entrenamiento cuentan con los valores reales
- 7. que deberían producirse. Ya sea porque “el profesor” le suministre el valor real al sistema o porque pueda percibirlo (en entornos observables.)
- 8. Aprendizaje no supervisado o por descubrimiento
- 9. Lo que interesa es descubrir patrones en el conjunto de entrenamiento
- 10. que permitan agrupar y diferenciar unas observaciones de otras.
- 12. El sistema recibe algún tipo de refuerzo o recompensa (positiva o
- 13. negativa) cada vez que produce una respuesta, ajustando su
- 14. comportamiento en función de dicha recompensa.
- 18. Métodos conexionistas (enfoque subsimbólico).
- 19. Tipos de aprendizaje según lo que se aprende (o según el
- 20. problema que se resuelve)
- 21. Aprendizaje de resolución de problemas.
- 24. ejemplos para aprender el concepto correspondiente.
- 25. Problemas de ruido (ejemplos mal clasificados).
- 27. Información irrelevante que dificulta la inducción. Los sistemas de este tipo pueden trabajar recibiendo todos los ejemplos simultáneamente o incrementalmente.
- 28. APRENDIZAJE ANALÍTICO Se aplica habitualmente a resolución de problemas. Parten de muy pocos ejemplos (normalmente 1) junto con una teoría del dominio. El ejemplo se utiliza para guiar las cadenas deductivas que deben seguirse para resolver nuevos problemas o para formular reglas de control de búsqueda que posibiliten una aplicación más eficiente del conocimiento del dominio. No intentan ampliar lo que sabe hacer el sistema sino mejorar su Eficiencia. El ejemplo del que se parte suele ser una traza de la resolución del problema junto con anotaciones sobre la justificación de las decisiones adoptadas. Este conocimiento debe ser generalizado de acuerdo con la teoría del dominio.
Notas del editor
- Bibliografia