Teoría de los Esquemas

UNIVERSIDAD FERMÍN TORO

Vice-Rectorado Académico

Decanato de Postgrado

Oficina de Enlace Barinas

TEORIA DE LOS ESQUEMAS

Carmen Yaneth Torres Jiménez

C.I:11715985

carmenyanetorres@gmail.com

Partiendo de la orientación de la teoría de los esquemas ubicada en el aprendizaje por asociación, una mayor importancia se da a los aspectos semánticos y a la actividad consciente en la teoría de los “esquemas”, que es una teoría cuyo núcleo es la problemática de la representación de la información, es decir lo medular del cognitivismo. A diferencia de la teoría de la ACT, la teoría de los esquemas no tiene un origen empírico si no lógico, lo cual le permite superar algunas dificultades del ACT (como explicar, como se cambian las producciones), pero a costa de una falta de precisión. Esta teoría, que tiene importante raíces históricas, es complementaria de la de Norman, por cuanto Norman también trabajo con Rumelhart, el autor más influyente en materia de “esquemas”.

El concepto de esquema tiene una larga tradición no sólo en la psicología, donde se remonta a Bartlett (1982) y Piaget (1936) sino en la propia filosofía, en la que fuera usada por Kant (1781). [...] El nuevo concepto de esquema tiene un origen computacional. Más concretamente, ha sido recuperado en el marco de los estudios sobre I.A. Diversos autores (Minsky, Schank y Abelson) piensan que un programa capaz de realizar tareas que si las hicieran los humanos requerirían inteligencia [...] debe tener no sólo una considerable potencia sintáctica sino también un componente semántico. Por ejemplo, si se quiere diseñar un programa que comprende textos no basta con proporcionarle un conocimiento sintáctico y un léxico general. El programa ha de tener también una cierta cantidad de conocimientos específicos a la temática del texto presentado. Esos conocimientos constituyen los esquemas del sistema de procesamiento. [...] En palabras de David Rumelhart «un esquema es una estructura de datos para representar conceptos genéricos almacenados en la memoria». Por ello, la teoría de los esquemas puede considerarse como una teoría de la representación y utilización de los conceptos almacenados en la memoria. (Pozo, pp.136-137)

Así, según Rumelhart, la teoría de los esquemas se ocupa de un modo general de cómo se representa el conocimiento y de cómo se usa el conocimiento almacenado. Se refiere también, por lo tanto, a la estructura de la memoria semántica. La unidad básica del procesamiento sería el "esquema", que es un "paquete de información" sobre un concepto genérico, constituido por los diversos atributos del concepto, incluyendo a la vez el "qué" y el "cómo" que facilitan su uso tanto declarativo como procedural.

Como sistemas de representación, los esquemas tienen cuatro características fundamentales:

1) Los esquemas tienen variables.
2) Los esquemas pueden encajarse unos en otros.
3) Los esquemas representan conceptos genéricos que varían en sus niveles de abstracción.
4) Los esquemas representan conocimientos más que definiciones. (Pozo, p.138)

Un ejemplo es el esquema "dar" que se muestra a continuación:

Figura PC-14. Esquema «dar» (Pozo, p.138)

Podemos observar como los esquemas se vinculan entre sí de diversas maneras y en diversos "planos", formando una estructura compleja con una organización jerárquica del conocimiento en todos sus niveles.

Un esquema es una organización jerárquica del conocimiento, donde las unidades más globales pueden subdividirse a su vez en otras más simples que serían, según la terminología semántica, sus referentes. Los subesquemas serían equivalentes a los rasgos o atributos de un concepto. Sin embargo, este proceso de subdivisión no puede ser recurrente. Es necesario encontrar finalmente un elemento atómico o unidad de significado indivisible. Ese esquema no subdivisible en otros esquemas se denomina «primitivo». El problema es que no siempre es fácil identificar los primitivos o significados elementales de un esquema. [...] En muchos casos no pueden ser identificados. (Pozo, pp.139-140)

En efecto, los "primitivos" pueden estar por debajo del nivel de la conciencia, relacionados con las estructuras y los procesos neurológicos subyacentes, como lo ha mostrado Edelman (ver capítulo siguiente).

Pero un aspecto importante de los esquemas reside en que no son "totalidades dinámicas", destinadas a orientar la conducta, como lo evoca el ejemplo graficado arriba. Un esquema completo debe poder orientar la conducta en una situación dada. Por ello ha de contener:

• - una anticipación de la meta por lograr
• - reglas de acción
• - "invariantes operacionales que constituyen la conceptualización necesaria para la acción"
• - posibilidades de inferencia a partir de la información contenida en la situación (Vergnaud, p.20)

Son los mecanismos de cambio adaptativo incluidos en estas tesis los que permiten y explican el fenómeno del aprendizaje, el que ocurriría de tres maneras diferentes:

Según Rumelhart y Norman, desde un punto de vista lógico pueden distinguirse tres tipos de aprendizaje: el crecimiento, la reestructuración y el ajuste. Mediante el crecimiento se acumula nueva información en los esquemas ya existentes. Las reglas que rigen este crecimiento son básicamente asociativas. [...] No modifica la estructura interna de los esquemas ni genera por sí mismo esquemas nuevos. [...] Cuando los esquemas disponibles no bastan para comprender o interpretar una situación es necesario generar nuevos esquemas o modificar los existentes. La modificación o evolución de los esquemas disponibles tiene lugar mediante un proceso de ajuste. Se utiliza cuando, para formar el nuevo esquema, basta con realizar modificaciones en las variables y constantes de un esquema sin que sea necesario cambiar la estructura interna del mismo. [...] La generación o creación de nuevos esquemas tiene lugar mediante el proceso de reestructuración, que consiste en la «formación de nuevas estructuras conceptuales o nuevas formas de concebir las cosas». (Pozo, pp.141-142)

Los nuevos esquemas pueden surgir de dos formas: a partir de una copia con modificaciones de un esquema anterior, o bien mediante inducción, la cual sería un proceso bastante más infrecuente por cuanto exige descubrir la repetición sistemática de ciertas pautas espacio-temporales (Pozo, p.143).

La teoría de los esquemas, aunque aporta interesantes conceptos, también ha sido objeto de críticas, en particular por el hecho de ser una teoría suficiente desde un punto de vista lógico pero empíricamente demasiado vaga. La falta de concreción en muchos de sus aspectos la hace difícilmente "falseable" y también difícilmente traducible en un programa computacional (Pozo, pp.146-147). Tampoco explica realmente el surgimiento de esquemas nuevos, y en particular de dónde surgen los primeros. Así, esta teoría sigue siendo en esencia asociacionista a pesar de asumir una perspectiva constructivista donde s e distinguen dos tipos: estático: “vemos las cosas no como son, sino como somos nosotros y dinámico: no solo construimos la realidad que conocemos, sino también los esquemas mediante los que la conocemos. El problema reside en que ese constructivismo estático es compatible con el principio de correspondencia del asociacionismo, mientras que el dinámico es incompatible con ese principio.

La teoría de la inducción, en este caso para HOLLAND y cols. (1986) coinciden con el ACT y la teoría de los esquemas en una serie de aspectos, difiere en otros ; la teoría parte de tres ideas fundamentales:

En primer lugar, el enfoque “asume que el problema inicial de la inducción es la restricciones de procesamiento que aseguren que las inferencia efectuadas por el sistema cognitivo tendrán a ser plausibles y relevantes para las metas del sistema”.

En segundo lugar, asume la insuficiencia, tanto en la filosofía y la psicología como en la informática, de los enfoques exclusivamente sintáctico, para imponer estas restricciones.

Y por último, los autores piensan que, si bien desde el punto de vista de su arquitectura todo modelo computacional es puramente sintáctico, es posible simular mediante estos modelos las los objetivos y metas del sistema en su interacción con el entorno. Es posible simular mediante estos, una teoría general del procesamiento, que presenta una serie de restricciones básicas que le dan al proceso inductivo un carácter pragmático en lugar de sintáctico, como ACT, o semántico, como la teoría de los esquemas.

La representación del conocimiento mediante modelos mentales. El sistema de representación propuesto por Holland y cols. (1986), al igual que el ACT de Anderson (1983), está basado en reglas o sistemas de producción, pero se asemeja a la teoría de los esquemas en que sus unidades significativas de representación tienen un carácter mas bien molar. Son los modelos mentales compuestos, por series de reglas o sistemas de producción.

Los esquemas constituyen representaciones estables, a diferencia los modelos mentales se construyen con ocasión de cada interacción concreta. Son representaciones dinámicas e implícitas en la memoria, en lugar de estáticas y explicitas como los esquemas.

Los modelos mentales están formados por conjuntos de reglas relacionadas activadas simultáneamente. Consisten en producciones o pares condición - acción. Tanto la condición como la acción de la regla pueden estar compuestas por varios elementos. Se distinguen dos tipos fundamentales de reglas: empíricas e inferenciales. Las reglas empíricas representan el conocimiento sobre el mundo y a su vez se dividen en varios tipos. Las reglas sincrónicas representan la información descriptiva típica de la memoria semántica y se dividen en reglas categóricas, que informan sobre relaciones jerárquicas entre categorías y son la base de los juicios de identificación de conceptos, y reglas asociativas, que relacionan conceptos no vinculados jerárquicamente sino por su coocurrencia. Las reglas diacrónicas informan sobre los cambios que pueden esperarse en el entorno si se satisfacen sus condiciones. Pueden ser reglas predictivas, cuando proporcionan una expectativa, y efectivas, cuando causan una acción por parte del sistema.

Las reglas se activarán cuando su condición sea satisfecha por información activa en la memoria, que recibe el nombre de mensaje. Las acciones de las reglas se ejecutarán cuando sus condiciones sean satisfechas y pueden dirigirse tanto hacia el exterior como hacia el interior. En este último caso, se modificará el sistema de conocimientos y se producirá aprendizaje. El sistema dispone también de reglas inferenciales que constituyen los mecanismos básicos del aprendizaje, y de reglas operativas o principios generales de procesamiento del sistema, entre las que se halla el procesamiento en paralelo (múltiples reglas activadas al mismo tiempo). El sistema ha de construir modelos mentales basados en la activación simultánea de reglas relacionadas. Aquellas que suelen activarse juntas, tienden a relacionarse y constituyen categorías. Estas están organizadas en jerarquías defectivas, compuestas por conceptos subordinados y supradordinados, donde los valores de los conceptos supraordinados actúan “por defecto” en ausencia de especificaciones concretas.

Los conceptos no se hallan definidos en la memoria sino sólo representados de un modo probabilístico, y se formarán a partir de reglas con condiciones similares.

A pesar del proceso paralelo, las reglas compiten por ser activadas. En esa competición triunfarán aquellas reglas que “(a) proporcionen una descripción de la situación actual (emparejamiento), (b) tengan una historia de utilidad en el pasado para el sistema (fuerza), (c) produzcan la descripción más completa (especificidad) y (d) tengan la mayor compatibilidad con otra información en ese momento (apoyo” (HOLLAND y cols., 1986, pág. 49).

El apoyo de una regla depende de la activación de otras reglas afines y depende, por tanto, de la propagación de la activación del sistema.

La activación se propagará de un concepto a otro cuando compartan reglas comunes, pero no por simple contigüidad o coocurrencia. La activación, en lugar de ser automática, se halla también pragmáticamente dirigida.

Según la teoría de HOLLAND y cols. (1986), los conceptos serían modelos mentales, formados por reglas activadas simultáneamente en función de las demandas contextuales y de las metas del sistema, y constituidos en jerarquías defectivas que generan expectativas y dirigen la acción. Por tanto, el aprendizaje de conceptos consiste en la adquisición de nuevas reglas y las relaciones entre reglas. Esas nuevas reglas tienen su origen, según los autores, en procesos inductivos guiados pragmáticamente.

Aprendizaje por inducción pragmática. Según HOLLAND y cols. (1986) el sistema debe realizar tres tareas inductivas básicas: (a) evaluar y perfeccionar las reglas disponibles, (b) generar nuevas reglas y (c) formar asociaciones y racimos de reglas con el fin de crear estructuras de conocimiento más amplias; y estas tareas se logran mediante dos mecanismos inductivos: el refinamiento de las reglas existentes y la generación de nuevas reglas.

En la medida en que un concepto es un “racimo jerarquizado de reglas” deberá formarse por combinación del refinamiento y la generación de reglas. El refinamiento de las reglas consiste en una reevaluación constante de la fuerza de las reglas en función de sus éxitos y fracasos.

Al disponer de un procesamiento paralelo, el sistema debe distribuir el éxito, o en su caso el fracaso, entre aquellas reglas que hayan sido realmente responsables del resultado obtenido. Este proceso recibe el nombre de “asignación del crédito”. La fuerza de una regla actúa de un modo conservador, impidiendo la ejecución de reglas nuevas o más débiles.

El proceso de refinamiento puede cambiar la fuerza de una regla, y con ella su probabilidad de uso, pero no puede introducir reglas nuevas. Cuando el sistema no disponga de reglas eficaces para un contexto, se verá obligado a poner en marcha el proceso de generación de reglas. El sistema genera nuevas reglas que dan lugar a conceptos nuevos mediante la activación de sus reglas inferenciales o sus mecanismos inductivos.

Su acción está restringida a la presencia de ciertas condiciones desencadenantes, como son el fracaso de una predicción o la ocurrencia de un hecho inesperado. Esas inferencias estarán sometidas a nuevas restricciones. Algunas de esas restricciones partirán de reglas generales e independientes de cualquier dominio concreto existentes en el sistema en el sistema, que recogen conocimiento sobre leyes causales, estadísticas o de razonamiento. Otras restricciones en la inducción provienen de las limitaciones en la capacidad. La generalización puede conseguirse de dos formas: mediante una simplificación de las condiciones de una regla o a partir de ejemplos concretos, en los que ciertas constantes son sustituidas por una variable. La especialización es el proceso inverso que, tiene como función evitar la sobre generalización, que suele dar lugar a una predicción errónea.

La formación de categorías o conceptos depende del establecimiento de relaciones y asociaciones entre reglas mediante los procesos inductivos. Un concepto es un racimo de reglas organizado de una jerarquía defectiva. El sistema tiende a asociar aquellas reglas que se activan juntas (relación sincrónica) o sucesivamente (relación diacrónica). Un concepto se basa en relaciones sincrónicas entre reglas que comparten un elemento común entre sus condiciones. Cuando otra regla contenga ese mismo elemento en su acción se “acoplará” a las anteriores, ya que su ejecución satisfará las condiciones de las otras reglas. El elemento común a todas esas reglas se convertirá en la etiqueta del concepto.

Este proceso inductivo se basa en la asociación y la generalización de reglas. Esta generalización puede ser abusiva. Para corregir, el sistema dispone del proceso de especialización de las reglas, cuando una regla conduce a una expectativa errónea. Los autores admiten la existencia de otro mecanismo de aprendizaje no inductivo, que consistiría en la inserción de reglas desde el exterior por medio de la instrucción.

En la terminología de la formación de conceptos diríamos que el cambio conceptual requiere, en algún momento, el paso de representaciones mediante modelos mentales o ejemplares a representaciones mediante conceptos explícitos o prototipos .Dentro de una teoría computacional, los procesos de reestructuración deben reducirse necesariamente a los procesos más simples de crecimiento y ajuste. La única forma efectiva de adquirir nuevas reglas es, además de la instrucción o inserción externa, la inducción mediante generalización y especialización.

La teoría impone restricciones pragmáticas al proceso inductivo. Una inducción se realizará cuando se adecúe a los conocimientos activos en el sistema.

Los limites del aprendizaje por asociación. Las teorías asociacionistas adoptan una postura definida con respecto a la naturaleza del conocimiento y a la forma en que se adquiere. Esa postura tiene como rasgos sobresalientes el elementismo, el empirismo o correspondencia entre realidad y conocimiento. De tal manera que todas las teorías que hemos venido revisando tratan los conceptos como si fueran entidades reales y no nominales y parten de la idea de que su definición viene dada por sus referentes o elementos componentes y no por su sentido de conexión “ hacia arriba “con otros conceptos. Por consiguiente, en relación con el aprendizaje de conceptos, el asociacionismo da lugar a teorías de la abstracción inducción de conceptos.

Así las teorías revisadas hasta ahora comparten tres supuestos básicos con respecto a la inducción o la abstracción que han sido fuertemente contestados en la filosofía (BOLTON, 1977):

• Los conceptos se forman mediante el conocimiento de similitudes entre objetos.
• El progreso en la formación de conceptos va de lo particular a lo general.
• Los conceptos la base para la adquisición de concretos son primarios, ya que constituyen la base para la adquisición de conceptos mas abstractos.

Conclusión

Según BOLTON (1977), toda teoría de la adquisición de conceptos supone, explícita o implícitamente, una opción sobre la naturaleza de la realidad y una toma de posición epistemológica. La postura que adoptan las teorías asociacionistas respecto a la naturaleza y a la forma en que se adquiere el conocimiento, tiene como características principales el elementismo, el empirismo y el realismo o correspondencia entre realidad y conocimiento.

Las teorías tratan los conceptos como si fueran entidades reales y no nominales y parten de la idea de que su definición viene dada por sus referentes y no por su sentido o conexión “hacia arriba” con otros conceptos. En relación con el aprendizaje de conceptos, el asociacionismo da lugar a teorías de la abstracción o inducción de conceptos.

Las teorías expuestas comparten tres supuestos básicos con respecto a la inducción o abstracción (BOLTON, 1977): Los conceptos se forman mediante reconocimientos de similitudes entre objetos. El progreso en la formación de conceptos va de lo particular a lo general. Los conceptos concretos son primarios, ya que constituyen la base para la adquisición de conceptos más abstractos.

Las distintas teorías difieren en los mecanismos de aprendizaje que dan cuenta de esa abstracción y en los resultados producidos por ese aprendizaje, que dan lugar a conceptos probabilísticos o de estructura difusa, o a conceptos bién definidos. La teoría ACT del aprendizaje de conceptos es estrictamente inductiva. Sus mecanismos inductivos, son tan sólo sintácticos. Los conceptos son conocimiento compilado y se adquieren por generalización y discriminación a partir de las primeras producciones formadas.

Un supuesto central de la teoría de Anderson es que todo el conocimiento es inicialmente proposicional, pero que puede convertirse en procedimientos. El aprendizaje puede producirse por la suma de una nueva regla al conjunto existente. El ACT es un ejemplar prototípico del asociacionismo computacional. Los tres estadios del aprendizaje en el ACT recurren a mecanismos exclusivamente asociativos, lo que permite la continua reelaboración de la teoría en sus sucesivas versiones. La inducción se realiza según criterios formales o lógicos.

Una teoría específica como ACT, obviamente, puede demostrase falsa. Los sistemas de producción, como hipótesis sobre la arquitectura de la mente, es improbable que puedan ser refutados con ningún tipo de datos empíricos. ANDERSON, KLINE y BEASLEY (1980), señalan que el único mecanismo que proporciona al sistema conocimientos auténticamente nuevos es la designación de nuevos conocimientos declarativos.

La generalización está sometida por parte del sujeto no solo a control estratégico, sino también a control consciente. La principal diferencia entre el ACT Y la teoría del aprendizaje de esquemas de RUMELHART y NORMAN (1978) es la introducción de un proceso de aprendizaje por reestructuración como una forma de superar las limitaciones del principio asociacionista de correspondencia y concebir el aprendizaje como un proceso constructivo.

Según VEGA (1984), la teoría de los esquemas tiene el problema que se adecúa demasiado bien a cualquier dato, lo que genera un uso un tanto indiscriminado del concepto. En la teoría de RUMELHART y NORMAN (1978) no aparecen restricciones para la inducción y no explica como aparecen los esquemas “auténticamente nuevos” (PASCUAL-LEONE, 1980.

La teoría de los esquemas presenta una posición constructivista estática ya que hay una construcción o interpretación de la realidad a partir de nuestros esquemas de conocimiento; careciendo del aspecto dinámico según el cual no sólo construimos la realidad que conocemos sino también los esquemas mediante los que la conocemos.

La teoría de la inducción pragmática de HOLLAND y cols, reúne muchas características de las llamadas teorías computacionales, como ser: el procesamiento en paralelo, la utilización de sistemas de producción y la representación implícita del conocimiento mediante modelos mentales. Pero el pragmatismo queda reducido a un control de las reglas por sus consecuencias, similar en cierto modo al definido por SKINNER (1981).

Las teorías expuestas presentan una la ausencia de organización en el sujeto psicológico, es decir que no pueden explicar la coherencia conceptual, y son incapaces de explicar el origen de los significados. Estas teorías, si bien tienen desarrollados los mecanismos de ajuste de concepto mediante generalización y diferenciación, presentan la limitación que para que el sistema ajuste sus conceptos debe poseerlos previamente. Los sistemas computacionales son incapaces de explicar el origen de esos conocimientos.

Un sistema de computación puede simular que tiene conocimiento pero no puede simular que lo adquiere, porque para adquirir conocimiento por procesos constructivos internos, no mediante inserción de reglas, es necesario tener realmente conocimiento. Para que un computador –o en general un sistema computacional- aprendiera en un sentido más real sería necesario, como desean HOLLAND y cols. (1986, pág. 359), que el sistema computacional no contenga ninguna estructura que no haya sido producida por los mecanismos inductivos del sistema.

La insuficiencia de los modelos sintácticos. La necesidad de tener en cuenta los aspectos semánticos o pragmáticos en el aprendizaje desemboca en la formulación de mecanismos como la reestructuración, el insight o control consiente o las restricciones semánticas o pragmáticas en la inducción. Los limites del aprendizaje por asociación, las teorías asociacionistas adoptan una postura definida con respecto a la naturaleza del conocimiento. Esas posturas tienen rasgos sobresalientes el elementismo, el empirismo y el realismo correspondencia entre realidad y conocimiento.

REFERENCIAS

Carretero, M. y Limón, M. (1997) "Problemas actuales del constructivismo”. De la teoría a la Práctica", en Rodrigo, M.-Arnay, J., Paidós, Barcelona.

Duran, S. (1997). Modelos Mentales y Prácticas Deductivas.

Pozo, J (2010). Teorías Cognitivas del Aprendizaje.