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El Conexionismo

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UNIVERSIDAD PEDAGÓGICA NACIONAL

UNIDAD 291 TLAXCALA


MAESTRÍA EN EDUCACIÓN BÁSICA

LAS HABILIDADES DEL PENSAMIENTO DESDE LA MIRADA DE LOS


MODELOS TEÓRICOS COGNOSCITIVISTAS
TEMA: CONEXIONISMO
Ivan Didier Ramírez Flores
Resumen

El texto hace principal referencia al enfoque conexionista, un modelo basado en la


psicología cognitiva, específicamente en el uso de las redes neuronales. Una red
neuronal es un método que utiliza la inteligencia artificial, para enseñarle al
cerebro a procesar datos como si fuera una computadora, consiste en simular el
comportamiento de un cerebro mediante miles de neuronas artificiales
interconectadas, formando miles de conexiones. (Pérez, 2002)

Su propósito es entender los problemas de aprendizaje que se presentan en las


áreas de; matemáticas, inteligencia artificial, epistemología, lingüística,
informática, entre otros. Así como mostrar a grandes rasgos los elementos
esenciales del modelo conexionista (cerebros biológicos, redes neuronales,
función computacional del cerebro) para entender e interpretar algunos fenómenos
y procesos cognitivos del aprendizaje. En otras palabras, el enfoque conexionista
se utiliza principalmente en dos grandes áreas, en la comprensión y el aprendizaje
de las ciencias.

(Campanario, 2004) pretende afirmar la importancia del aprendizaje por medio de


modelos conexionistas como; modelo de paralelismo masivo, modelo basado en
competencias por activación, modelo a partir de conocimientos, control motor,
modelo de memoria a largo y corto plazo, entre otros, con la intención de ampliar
el dominio de conocimientos, de técnicas y recursos explicativos del área didáctica
de las ciencias experimentales e impulsar la aplicación de los modelos cognitivos
para entender los problemas de aprendizaje.
Las ideas más relevantes sobre el tema son las siguientes;

 Una de las ventajas de este tipo de enfoque es que permiten obtener


predicciones cualitativas.
 La aplicación de dichos modelos puede ayudarnos a entender los procesos
de aprendizaje.
 Ayudan a formular algún tipo de pronóstico basados en mecanismos como
la activación o desactivación de la memoria.

Po otro lado, el enfoque conexionista también presenta limitaciones y que se


deben tomar en cuenta;

 Existen fenómenos relacionados con el aprendizaje que no resulta fácil de


implementar mediante el uso de redes conexionistas; por ejemplo, la
generación de nuevas construcciones cognitivas.
 No es posible implementar procesos complejos de pensamiento.
 El reconocimiento de patrones son procesos limitados en los procesos de
comprensión y aprendizaje de conceptos, principio y teorías.
 Los mecanismos y aplicación de las matemáticas que usan los modelos
conexionistas están alejados de los enfoques clásicos de la enseñanza.

Con lo anterior el autor busca evitar que este enfoque se considere un remedio o
solución mágica que nos permita casi entender cualquier problema de aprendizaje,
más bien la aplicación de este enfoque es para modelar fundamentalmente los
procesos de aprendizaje y no de enseñanza.

Finalmente los modelos cognitivos son un marco de referencia para organizar la


teoría y la investigación sobre la enseñanza del pensamiento, es muy importante
tener en cuenta las diferencias entre los modelos de aprendizaje como el modelo
de dimensiones de aprendizaje, el modelo centrado en el conocimiento, el modelo
centrado en problemas o el modelo centrado en la exploración del estudiante y los
modelos de aprendizaje de la teoría del PIH, porque los primeros están
contextualizados dentro del aula escolar, mientras que el último es un modelo
explicativo sobre como aprendemos.

Bibliografía

Campanario, J. (2004). El enfoque conexionista en psicología cognitiva y algunas


aplicaciones sencillas en didáctica de las ciencias. Enseñanza de las ciencias, 20
(1), 93-104. 07-202042 (uab.cat)

Pérez Ortiz. J.A. (2002). Modelos predictivos basados en redes neuronales


recurrentes de tiempo discreto [tesis doctoral]. Universidad de alicante,
departamento de lenguaje y sistemas informáticos.

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