Las teorías del aprendizaje han evolucionado significativamente a lo largo del tiempo, desde el conductivismo hasta el conectivismo. Aquí tienes un resumen de las principales teorías:
1. Conductismo
Esta teoría se centra en el comportamiento observable. Los conductistas, como B.F. Skinner e Iván Pávlov, creen que el aprendizaje es el resultado de la asociación entre estímulos y respuestas. El refuerzo y el castigo son elementos clave en este enfoque.
2. Cognitivismo
En contraste con el conductismo, el cognitivismo se enfoca en los procesos mentales internos. Jean Piaget y Jerome Bruner son figuras destacadas en esta teoría, que considera el aprendizaje como un proceso activo de construcción de conocimiento a través de la percepción, la memoria y el pensamiento.
3. Constructivismo
Propuesto por Lev Vygotsky y Jean Piaget, el constructivismo sostiene que los individuos construyen su propio conocimiento a través de la interacción con el entorno y la experiencia personal. El aprendizaje es visto como un proceso social y colaborativo.
4. Teoría del Aprendizaje Social
Albert Bandura introdujo esta teoría, que destaca la importancia de la observación y la imitación en el aprendizaje. Según Bandura, las personas aprenden comportamientos nuevos observando a otros y modelando sus acciones.
5. Aprendizaje Experiencial
David Kolb es conocido por esta teoría, que enfatiza la importancia de la experiencia directa en el proceso de aprendizaje. El ciclo de aprendizaje experiencial de Kolb incluye cuatro etapas: experiencia concreta, observación reflexiva, conceptualización abstracta y experimentación activa.
6. Conectivismo
Esta es una teoría más reciente, propuesta por George Siemens y Stephen Downes, que se centra en el aprendizaje en la era digital. El conectivismo sostiene que el conocimiento se distribuye a través de una red de conexiones y que el aprendizaje consiste en la capacidad de construir y navegar estas redes.
Cada una de estas teorías ofrece una perspectiva única sobre cómo aprendemos y proporciona herramientas valiosas para la educación y el desarrollo personal.
Si deseas recibir más información sobre Gerencia de Conocimiento, ubica el cursor al final del ensayo y dale clic a Ver versión web. Luego en la parte superior deecha presiona Seguir. Aprender es conectar, conectar es crecer...!!!
Referencia
(1) Montagud Rubio, Nahum (2020) Las 10 teorías del aprendizaje más importantes – Recuperado de https://psicologiaymente.com/desarrollo/teorias-aprendizaje
(2) La mente es maravillosa (S/F) Las teorías del aprendizaje más relevantes y sus postulados. Recuperado de https://lamenteesmaravillosa.com/las-teorias-del-aprendizaje-mas-relevantes/
(3) Artiaga, Rosana (S/F) ¿Cuáles son las 9 teorías clave del aprendizaje en educación?. Recuperado https://psicoguia.org/cuales-son-las-9-teorias-clave-del-aprendizaje-en-educacion/
(4) cuadrocomparativo (2024) Cuadro comparativo teorías del aprendizaje: La guía definitiva ecuperado de https://www.ijaen.es/cuadro-comparativo-teorias-del-aprendizaje-conductismo-cognitivismo-y-constructivismo/
Hola Robny. En mi opinión más allá de un enfoque conectivista basado en redes sociales yo diría que ya debemos están pensando en enfoques neuronales y aprendizaje automático aprovechando el gran desarrollo de la Inteligencia Artificial. A muchos autores no les gusta el término Gerencia del Conocimiento y prefieren el término Gestión del Conocimiento. Para mi está bien, porque yo veo las situaciones objeto de estudio desde el punto de vista gerencial. Saludos
ResponderEliminarGracias por tu participación Hugolino Sánchez. en la teoría del conectivismo, las redes neuronales pueden considerarse como nodos dentro de una red más amplia de conocimiento.
ResponderEliminarEl conectivismo, propuesto por Siemens y Downes, sugiere que el aprendizaje ocurre a través de la creación y navegación de redes de información y conexiones entre diferentes nodos de conocimiento.
En este contexto, un nodo puede ser cualquier fuente de información o conocimiento, como una persona, un libro, una base de datos, o incluso una red neuronal artificial. Las redes neuronales, al procesar y analizar grandes volúmenes de datos, pueden actuar como nodos que generan y transmiten conocimiento dentro de esta red más amplia.
Por ejemplo, en un entorno universitario, una red neuronal podría analizar datos de rendimiento estudiantil y proporcionar recomendaciones personalizadas.
Esta información se convierte en un nodo dentro de la red de aprendizaje del estudiante, conectándose con otros nodos como profesores, recursos educativos y compañeros de clase.
El conectivismo enfatiza la importancia de la habilidad para formar conexiones entre nodos relevantes y la capacidad de navegar y actualizar estas conexiones a medida que se adquiere nueva información. Por lo tanto, las redes neuronales no solo son nodos pasivos, sino que también pueden influir activamente en la forma en que se estructura y se accede al conocimiento.
Un abrazo