Proceso De Aprendizaje

1) Aprendizaje procedimental

Este le presta mas atención a los procesos de aprendizaje s que a los contenidos en si .su objetivo es aprender estrategas de aprendizaje eficaces y desarrollar una conciencia metacognitiva

Las estrategias del aprendizaje procedimental no establecen unos objetivos determinados y no definen el avance del proceso de aprendizaje. En su lugar, el objetivo es crear un proceso flexible basado fundamentalmente en la evaluación mediante la observación. El resultado puede considerarse un aprendizaje aplicable en otras situaciones de aprendizaje.

2) Aprendizaje Comunicativo

Es el proceso de aprendizaje basado en la interacción entre iguales .hace mas énfasis en el resultado del aprendizaje y la adquisición de conocimientos que el resultado del mismo (profe-estudiante).

El aprendizaje comunicativo permite desarrollar el proceso de aprendizaje basado en la interacción entre iguales. Hace más énfasis en el proceso de adquisición del conocimiento que en los resultados del aprendizaje.

• Aprender a convivir

Su objetivo es conseguir el desarrollo de la personalidad autónoma del niño, fomentar el grado de madurez intelectual y ético para lograr una relación mutua de beneficios.

3) Aprendizaje Valorativo (aprender a ser)

El valor llega a una persona por medio de una idea que la ayuda a reflexionar y la motiva a realizar ese aprendizaje (aceptación) y por ultimo este se refleja en el individuo (emitir un juicio de aprendizaje)

La educación no es neutra. Los valores éticos se encuentran en la razón y el objetivo de la acción educativa. Aprender es ante todo educarse, formar el propio ser. Y este es un proceso que se desarrolla de forma permanente a lo largo de nuestras vidas.

Los sentimientos, parte fundamental del aprendizaje ético, están presentes también en los nuevos espacios educativos a través de las personas que los constituyen. El reto consiste ahora en el diseño de espacios virtuales de aprendizajes capaces de propiciar situaciones constitutivas de vivencia ética.

Los valores no se enseñan; se aprenden. Educar en valores no es modelar actitudes. Las actitudes no presuponen la interiorización de un valor. Los buenos modales no hacen a uno educado, de la misma forma que el simple hecho de pertenecer a organizaciones solidarias no le hacen a uno solidario. La solidaridad, o el respeto a los demás, debe ser algo que llevemos en nuestro interior y que condicione nuestras acciones, que nos haga entrar en conflicto valorativo cada vez que debamos tomar una decisión que afecte a nuestro comportamiento humano.

Si los valores se aprenden lo que debemos hacer es facilitar los momentos en que esto pueda ser posible. De nada sirve que un maestro exponga la importancia de ser tolerante y respetuoso con los demás si todos sus alumnos saben que no se entiende con la mayoría de sus compañeros de escuela. De nada sirve tampoco que se hable en una clase del diálogo cuando existen manifestaciones claras de que éste no existe en su seno, ya sea entre profesor y alumnos como entre ellos , Aprendemos los valores cuando los sentimos. Las personas sentimos y podemos emocionarnos en la soledad de nuestra alcoba cuando leemos un libro o la carta de un amigo. Sentimos y nos emocionamos cuando con la pareja o con amigos experimentamos una situación determinada, sea o no satisfactoria. Somos capaces de sentir, también, en los espacios de no presencia , es decir, en los nuevos espacios que se crean a partir de la introducción de las tecnologías de la comunicación y de la información (especialmente Internet) en nuestras vidas, que las sensaciones y las emociones son personales, individuales.

4) Niveles, tipos y estilos del aprendizaje

Niveles de aprendizaje

• Aprendizaje por reforzamiento

Define la manera de comportarse de un agente a un tiempo dado en un tiempo exacto. Puede verse como un mapeo entre los estados del ambiente que el agente percibe y las acciones que toma, cuando se encuentra en esos estados. Corresponde a lo que en psicología se conoce como reglas estimulo-respuesta o asociaciones. Este elemento es central ya que por si sólo es suficiente para determinar el comportamiento.

• Función de reforzamiento

Define la meta en un problema de RL, al mapear cada percepción del agente (estado del ambiente o par estado, acción) a un número (recompensa) que indica que tan deseable es ese estado. El objetivo del agente es maximizar la recompensa recibida a largo plazo. De esta forma, la función define qué eventos son buenos y malos para el agente, por lo que la función es necesariamente inalterable por las acciones del agente. Debe, sin embargo, servir como base para alterar la política, por ej., si una acción elegida por la política recibe una recompensa muy baja, la política debe cambiarse para elegir una acción diferente en esa situación. Una función de reforzamiento por lo general es estocástica. Es un fortalecimiento del ser humano para poder comprender de la mejor manera cualquier lectura.

• Función de evaluación

Mientras que la función de reforzamiento indica lo que es bueno en lo inmediato, la función de evaluación lo hace a largo plazo. Puede verse como la cantidad total de recompensa que el agente espera recibir en el tiempo, partiendo de un estado en particular. La recompensa determina la bondad inmediata de un estado, también sirve mucho leer poquito por que representa la bondad a largo plazo del mismo, tomando en cuenta los estados a los que podría conducir. La mayoría de los algoritmos RL operan estimando la función de valuación, aunque los algoritmos genéticos, la programación genética, y el recocido simulado, pueden resolver problemas de RL sin considerar valores, buscando directamente en el espacio de políticas. Observen que en éstos métodos evolutivos operan bajo un concepto diferente de interacción dado por el valor de adaptación.

• Modelo del ambiente

Los modelos mimetizan el medio ambiente, dados un estado y una acción, el modelo debería predecir el estado resultante y la recompensa próximos. Los modelos se utilizan para planear, es decir, decidir sobre un curso de acción que involucra situaciones futuras, antes de que estas se presenten. La incorporación de modelos y planificación en RL es un desarrollo reciente, RL clásico puede verse como la anti-planificación. Ahora es claro que los métodos RL están estrechamente relacionados a los métodos de programación dinámica. Así los algoritmos RL pueden verse en un continuo entre las estrategias ensayo-error y la planificación

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