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Leer e-book Aprendizaje Asociativo: Modelos Explicativos del Condicionamiento Clásico

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Da cuenta de todos los fenómenos de aprendizaje asociativo simple, incluyendo los efectos de competición de estímulos y anticipa los resultados de otros estudios que fueron diseñados para desafiarlo. Las siguientes secciones describen dos categorías de modelos que fueron formulados con estos fines.

El modelo atencional de Mackintosh El modelo de Rescorla y Wagner sostiene que los fenómenos de competición de estímulos, tales como el bloqueo, se deben a una disminución en las propiedades reforzantes del EI. Esto significa que un EI completamente predicho por los ECs pierde todo su poder reforzador. Los fenómenos de competición de estímulos se explican completamente en función de una competencia entre los ECs por tener acceso a un nivel de procesamiento que les permita aprovechar el reforzamiento disponible.

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El modelo de Mackintosh explica la inhibición latente asumiendo que durante la preexposición no reforzada de un EC, éste disminuye su valor de alfa debido a que no es un mejor predictor del EI que todos los otros estímulos que se encuentran presentes durante esta fase es decir, los estímulos llamados "contextuales".

Otro rasgo interesante del modelo de Mackintosh es cómo concibe la relación entre el aprendizaje excitatorio y el inhibitorio. La fuerza asociativa neta de un EC es una función de la suma de sus tendencias excitatorias e inhibitorias. La no existencia de extinción de la inhibición ha sido confirmada experimentalmente por Zimmer-Hart y Rescorla El modelo mixto de Pearce y Hall Pearce y Hall creían que un mecanismo atencional era necesario para explicar los fenómenos de preexposición.

Por ejemplo, Hall y Pearce encontraron que era posible retardar la asociación entre un EC y un EI, si el EC se presenta previamente pareado con el mismo EI pero de menor intensidad. Frente a este dilema, Pearce y Hall propusieron que la asociabilidad de un determinado EC i i disminuye a medida que éste se transforma en un buen predictor del EI y aumenta cuando no se presenta un EI que se esperaba. Usando la red neuronal de la Figura 1, la idea de Pearce y Hall puede describirse señalando que la asociabilidad del EC i es proporcional al valor absoluto de la discrepancia entre la activación de la unidad adaptativa generada por el EI y la activación de dicha unidad generada por todos los estímulos condicionados.

Es decir, el error de predicción se usa para ajustar los valores de a. Otra innovación con respecto al modelo de Rescorla y Wagner, es que Pearce y Hall , sugirieron que el aprendizaje excitatorio y el inhibitorio ocurren separadamente, ocupan distintas reglas y nunca se extinguen. En rigor, la red neuronal de la Figura 1 debería modificarse de tal forma que cada EC tenga 2 tipos de conexiones con la unidad adaptativa: excitatorias e inhibitorias.

La fuerza asociativa neta que adquiere un determinado EC, se obtiene sustrayendo la fuerza asociativa inhibitoria de la fuerza asociativa excitatoria. El modelo configuracional de Pearce , Los modelos propuestos por Rescorla y Wagner , Mackintosh y Pearce y Hall son modelos elementísticos o elementales. Esto significa que la representación de un conjunto de estímulos que se presentan juntos es equivalente a la suma de las representaciones de cada estímulo por separado. Aunque las posturas elementalista y configuracional se han descrito como posturas contrapuestas, es importante apreciar que ambas reconocen tanto procesos configuracionales como elementalistas.

Brandon, Vogel y Wagner enfatizaron que la principal diferencia entre estos dos enfoques se puede apreciar en la operación que el modelo realiza cuando se forma un compuesto con estímulos que se habían presentado por separado o composición de estímulos.


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La visión elementalista siempre asume una sumatoria de la fuerza asociativa de los componentes al formar un compuesto, mientras que el modelo configuracional siempre asume una sustracción de la fuerza asociativa de cada elemento cuando éstos se presentan juntos. Se han realizado numerosos experimentos acerca de la composición de estímulos. A pesar de ciertos esfuerzos por explicar estas discrepancias Myers, et al.

La idea predominante en la actualidad es que la controversia puede ser resuelta asumiendo que ambos tipos de enfoques son parcialmente correctos, que la codificación de estímulos involucra tanto aspectos configuracionales como elementalistas y que el predominio de una u otra estrategia de codificación depende de ciertas variables relacionadas con los estímulos, la tarea y los individuos.

Consecuentemente, los investigadores se han interesado por determinar las condiciones precisas que determinan uno u otro tipo de procesamiento y han comenzado a desarrollar modelos flexibles que permitan esta alternancia de procesamiento Wagner, Los modelos de ensayo discreto de la sección anterior describen los cambios asociativos que ocurren entre los ensayos pero no al interior de éstos.

Es decir, el ensayo es considerado como un todo asociativo discreto, en el cual el aprendizaje ocurre o no ocurre. Con esta estrategia, los investigadores han podido dar cuenta de la mayoría de los fenómenos de adquisición, extinción, discriminación, generalización y competición de estímulos. También se ha visto que el intervalo entre estímulos determina la rapidez y asíntota con la que se adquiere la respuesta condicionada, en lo que se ha denominado "función del intervalo entre estímulos".

El descubrimiento de estos "fenómenos temporales" condujo a la evolución hacia un nuevo tipo de modelos, los modelos de tiempo real, los cuales describen el proceso asociativo momento a momento, en lugar de ensayo tras ensayo, como lo hacían sus predecesores. El rasgo medular de esta categoría de modelos, es la noción de "trazo" o "huella", la cual se refiere a cómo cambia la representación interna del estímulo a través del tiempo. La mayoría de los modelos de tiempo real pueden ser descritos a partir de la red neuronal de la Figura 1.

El patrón no lineal de activación de un estímulo durante un ensayo es lo que se denomina huella del estímulo. Sin duda, esta diversidad es reflejo de los diversos orígenes teóricos de cada modelo. De hecho, cada uno de los modelos de ensayo discreto que se describieron en la sección anterior inspiró la formulación de uno o varios modelos de tiempo real. Por ejemplo, el primer modelo de tiempo real, publicado por Moore y Stickney es una extensión del modelo atencional de Mackintosh En esa misma década, Sutton y Barto inventaron una regla de aprendizaje completamente nueva, la regla de la derivada del tiempo.

Por supuesto, no todos estos modelos tuvieron el mismo éxito.

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Una versión de tiempo real del modelo de Rescorla y Wagner. Por simplicidad, Schmajuk asume que la representación del EI es binaria. El aprendizaje consiste en aplicar la regla de Rescorla y Wagner para evaluar el cambio en la fuerza asociativa del EC momento a momento de acuerdo a la intensidad de la representación interna del EC y a la presencia o ausencia del EI. Estas nociones se formalizan de la siguiente manera:.


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En el segundo ensayo, las porciones iniciales del EC activan la unidad adaptativa en proporción a la fuerza de la huella en esos momentos x i t y a la fuerza asociativa excitatoria adquirida por el EC en el ensayo anterior v i. Al llegar al momento 10 del segundo ensayo, el EC nuevamente gana fuerza asociativa.

Este proceso continua ensayo tras ensayo, resultando en que la fuerza asociativa neta adquirida en cada uno va estar dada por la interacción entre excitación e inhibición que se adquiere momento a momento. A través de esta simple modificación del modelo de Rescorla y Wagner, es posible dar cuenta de la forma de U invertida de la función del intervalo entre EC y EI. Específicamente, el modelo predice que intervalos largos generan bajos niveles de aprendizaje excitatorio debido a la mayor cantidad de momentos en los cuales se produce aprendizaje inhibitorio.

El modelo de la derivada del tiempo de Sutton y Barto.

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Sutton y Barto propusieron un modelo en el cual la unidad adaptativa no requiere de una entrada especial o supervisor para producir cambios en la fuerza asociativa de los estímulos condicionados. Concretamente, se asume que el reforzamiento proviene tanto de los ECs como del EI, y que su magnitud depende de la diferencia entre la activación de la unidad adaptativa en dos momentos de tiempo. Una de las ventajas del modelo de la derivada del tiempo es su capacidad para explicar un fenómeno conocido como "condicionamiento de segundo orden" Rescorla, a , en el cual un EC i adquiere fuerza asociativa en virtud de su pareamiento con un EC j , el cual había sido pareado previamente con el EI.

Para implementar el modelo, Sutton y Barto asumen que la representación interna del EC incluye 2 tipos de huellas. La segunda huella, llamada "huella de elegibilidad", e i t , sigue un patrón de activación variable durante la presentación del estímulo y controla el grado de adquisición de fuerza asociativa del estímulo en función del tiempo.

Siguiendo la nomenclatura de la Figura 1, esta regla se puede expresar del siguiente modo:. El modelo de la derivada del tiempo tiene bastante éxito explicando una gran parte de los fenómenos de ensayo discreto. Con esto el estímulo B se queda sin reforzamiento y no desarrolla asociación con el EI. Aunque el modelo fue desarrollado principalmente para dar cuenta de los fenómenos temporales, presenta una serie de problemas en este dominio.

Por ejemplo, ya que la huella de elegibilidad sigue un curso temporal independiente de la duración del estímulo condicionado, el modelo predice que el nivel de aprendizaje no depende de la duración del EC, lo cual es contradicho por la evidencia empírica que señala que, después de alcanzar una duración óptima, a medida que aumenta el largo del EC, el aprendizaje se empobrece.

Otro problema de este modelo es que predice el desarrollo de aprendizaje inhibitorio cada vez que se termina el EI. El modelo SOP intenta explicar varios fenómenos que no fueron considerados por la mayoría de los modelos descritos anteriormente, tales como los fenómenos de primacía y las diferencias cualitativas que a menudo se observan entre la RC y la RI. Por ejemplo, Donegan y Wagner demostraron que hay una reducción de la amplitud de la respuesta incondicionada cuando el EI es precedido por un EC bien entrenado. Una forma obvia en la que un EI "preprocesado" es decir, cuya representación interna ya ha sido activada puede afectar el nivel de la respuesta incondicionada, es el conocido paradigma de habituación de corto plazo, el que se refiere a una disminución en la amplitud de respuesta al segundo de un par de estímulos incondicionados.

Esto ocurre siempre y cuando haya cercanía temporal entre los dos estímulos Whitlow, El modelo de Rescorla y Wagner fue la primera implementación cuantitativa de la noción de que un EI esperado es menos efectivo como reforzador. Sin embargo, este modelo no da cuenta de la sensibilidad temporal con la que estos fenómenos ocurren. En rigor, puede decirse que SOP fue diseñado para proveer una versión computacional de la noción de "primacía". A su vez, los elementos de A2 que se activan ejercen un efecto inhibitorio sobre los elementos de A1 que se encuentran inactivos, es decir, estos no pueden ser activados.

Las formas de las huellas describen un período de reclutamiento de elementos, un pico, una estabilización y un decaimiento después de la terminación del estímulo. Estas huellas cumplen un rol específico en el proceso asociativo y en la generación de la respuesta.

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Adicionalmente, se asume que el condicionamiento dota al EC de la capacidad para activar directamente los elementos del estado A2 del EI, sin pasar por A1. Este fenómeno es particularmente notorio cuando se usan EIs farmacológicos ante los cuales los animales muestran patrones de respuesta complejos. Ya que no siempre la RI es opuesta a la RC, Wagner ideó el acrónimo "SOP", que significa "procesos algunas veces oponentes" sometimes opponent processes. En términos de la conectividad mostrada en el panel A de la Figura 2 y siendo consistentes con la terminología usada para otros modelos, puede decirse que la unidad secundaria del EI, A2 EI equivale a la unidad adaptativa de la Figura 1.

El EC desarrolla su capacidad para provocar respuesta por intermedio de la fuerza de su asociación con la unidad secundaria del EI. El curso temporal de las huellas primarias y secundarias es fundamental para las predicciones del modelo. Esta propiedad es la que permite a SOP dar cuenta de los fenómenos de primacía. Por ejemplo, como se aprecia en la Figura 1, la red neuronal incluye sólo dos capas, una capa sensorial o de entrada y una capa motora o de salida. Esta arquitectura ha sido seriamente criticada, tanto por su poca plausibilidad biológica como por su fracaso en explicar ciertos fenómenos conductuales que se han ido descubriendo con el correr de los años.

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Existen ciertas situaciones experimentales en las cuales se ha demostrado que ciertas características temporales de la RC no se correlacionan. La noción de la huella molar predice incorrectamente que el cambio debería ser gradual ya que reflejaría simplemente la ganancia o la pérdida de fuerza asociativa producto del cambio en el intervalo de tiempo. Es decir, la concepción molecular asume que cada elemento por separado y no el EC como un todo, son quienes establecen la asociación con el EI. Otra ventaja de la representación componencial es su plausibilidad biológica.

Por ejemplo, el modelo del condicionamiento de parpadeo en conejos propuesto por Medina y col. Se han propuesto varias estrategias para construir representaciones componenciales del EC. Por ejemplo, Desmond y Moore propusieron un tipo de representación llamada "línea de demora" en la cual el comienzo del EC genera una activación secuencial de elementos a lo largo del tiempo.

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Vogel y col. Los elementos pueden ser activados "externamente" por lo estímulos que representan o bien internamente a través de su asociación con otros elementos, que a su vez son activados externamente por otros estímulos. Con el fin de ilustrar la forma en que opera esta estrategia, hemos elegido describir con cierto detalle uno de estos modelos: el modelo de la diferencia temporal TD propuesto por Sutton y Barto El panel B de la Figura 2 muestra un ejemplo del modelo TD para un EC con sus líneas de demora para el encendido y el apagado del estímulo.

La actividad de cada elemento se denota como x ijk , para indicar 1 el EC que la activa subíndice "i" , 2 si el elemento es activado por el inicio o por el término del estímulo subíndice "j" , y 3 su orden en la secuencia de activación subíndice "k". En cuanto a la regla de aprendizaje, el modelo TD difiere del modelo de la derivada del tiempo al considerar separadamente la contribución del EC y el EI al reforzamiento.

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Al comparar la ecuación 5 TD con la ecuación 4 derivada del tiempo se pueden apreciar dos grandes diferencias. La segunda diferencia se refiere a la contribución de los ECs al cómputo del reforzamiento. Con esta estructura, TD da cuenta de la gran mayoría de los fenómenos temporales, excluyendo solamente los fenómenos de primacía en los cuales ha mostrado su fortaleza el modelo SOP.