Exposición de alta variabilidad

Estudia muchos ejemplos distintos de cada categoría para construir una discriminación que se generalice.

Why it works

El aprendizaje perceptivo no consiste en memorizar ejemplos concretos, sino en extraer la estructura invariante que define una categoría a través de sus variadas formas superficiales. La exposición a ejemplos de alta variabilidad obliga al sistema perceptivo a ignorar la variación irrelevante y a atender a los rasgos que realmente señalan la pertenencia a la categoría. El entrenamiento de baja variabilidad tiende a producir un reconocimiento que solo funciona para los ejemplos concretos que se encontraron.

How to do it

1. Para cada categoría que estés aprendiendo, reúne ejemplos que varíen en rasgos superficiales pero compartan la estructura que los define.
2. Estúdialos en orden aleatorio en lugar de agrupados por similitud.
3. Cuando te encuentres con un ejemplo desconocido, intenta nombrar la categoría antes de comprobar: el desajuste es la señal de aprendizaje.
4. Busca activamente casos límite y ejemplares atípicos, no solo los canónicos.

Evidencia

Kellman y sus colegas descubrieron que los módulos de aprendizaje perceptivo que usan ejemplos variados producían mejoras fiables en la velocidad y la precisión de la categorización, con transferencia a ejemplos nuevos no vistos durante el entrenamiento. (rct)

La mayoría de los estudios controlados son de aprendizaje de categorías en laboratorio; la transferencia a dominios expertos complejos del mundo real (medicina, derecho) es prometedora pero está menos establecida de forma sistemática.

Sources

• Kellman & Garrigan (2009), "Perceptual learning and human expertise," Physics of Life Reviews

Common mistake

Entrenar exclusivamente con ejemplares de manual, lo que enseña a reconocer casos idealizados pero deja al aprendiz ciego ante los ejemplos desordenados y atípicos que dominan los encuentros del mundo real.