Una aproximación al aprendizaje reverso y el desempeño académico

El sistema educativo tradicional se ha caracterizado por la utilización de métricas sistematizadas, las cuales resultan limitadas para entender los procesos de aprendizaje individuales y, además obstaculizan a los estudiantes en la continuidad de su trayectoria académica y laboral. Por ende, para el...

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Autores:: Supelano Muñoz, Ginna Gabriela
Olarte Velandia, Alejandra
Rojas García, María Angélica
Quintero Zambrano, Karen Yuliana

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2024

Institución:: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB

Repositorio:: Repositorio UNAB

Idioma:: spa

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description	El sistema educativo tradicional se ha caracterizado por la utilización de métricas sistematizadas, las cuales resultan limitadas para entender los procesos de aprendizaje individuales y, además obstaculizan a los estudiantes en la continuidad de su trayectoria académica y laboral. Por ende, para el presente estudio se propuso indagar sobre la perspectiva de la inferencia activa al determinar la posible relación entre el rendimiento en una tarea de aprendizaje reverso y el desempeño académico en una muestra de 60 estudiantes UNAB seleccionados por conveniencia. De esta manera, se consideraron como parametros del aprendizaje reverso la sensibilidad a la retroalimentación negativa, la perseveración y la precisión, los cuales se contrastaron con el promedio general acumulado y distintas escalas de ansiedad, estrés y depresión. Los resultados obtenidos señalaron que existe una relación significativa entre la sensibilidad a la retroalimentación negativa y el desempeño académico de los estudiantes. Además, factores como la ansiedad y el estrés están relacionados con los parámetros de precisión y perseveración. Estos hallazgos apoyan al modelo de la inferencia activa y permiten ampliar esta nueva perspectiva para el ámbito educativo, aportando una comprensión más integral del aprendizaje y los factores que lo modulan.
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Frontiers in computational neuroscience, 9, 136. https://doi.org/10.3389/fncom.2015.00136 Friston, K. (2010). The free-energy principle: A unified brain theory? Nature reviews neuroscience, 11(2), 127-138 https://doi.org/10.1038/nrn2787 Friston, K. J., Lin, M., Frith, C. D., Pezzulo, G., Hobson, J. A., & Ondobaka, S. (2017). Active inference, curiosity and insight. Neural computation, 29(10), 2633-2683. https://doi.org/10.1162/neco_a_00999 Gómez-Sánchez, D., Martínez-López, E. I., & Oviedo-Marín, R. (2011). Factores que influyen en el rendimiento académico del estudiante universitario. Tecnociencia Chihuahua, 5(2), 90-97. https://doi.org/10.54167/tch.v5i2.699 Izquierdo, A., Brigman, J. L., Radke, A. K., Rudebeck, P. H., & Holmes, A. (2017). The Neural Basis of Reversal Learning: An Updated Perspective. Neuroscience, 345, 12-26. https://doi.org/10.1016/j.neuroscience.2016.03.021 Maldonado-Avendaño, N.; Castro-Osorio, R. & Cardona-Gómez, P. (2021). Propiedades psicométricas del inventario de depresión de Beck-II (BDI-II) en población universitaria colombiana. Recuperado de: http://hdl.handle.net/20.500.12495/6835 Ozcelik, E., Cagiltay, N. E., & Ozcelik, N. S. (2013). The effect of uncertainty on learning in game-like environments. Computers & Education, 67, 12-20 Parr, T., Pezzulo, G., & Friston, K. J. (2022). Active Inference: The Free Energy Principle in Mind, Brain, and Behavior. The MIT Press. https://doi.org/10.7551/mitpress/12441.001.0001 Payzan-LeNestour, E., Dunne, S., Bossaerts, P., & O’Doherty, J. P. (2013). The neural representation of unexpected uncertainty during value-based decision making. Neuron, 79(1), 191-201. Pezzulo, G. (2016). Active inference and learning. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 68, 862-879. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2016.06.022 Pezzulo, G., Zorzi, M., & Corbetta, M. (2021). The secret life of predictive brains: What’s spontaneous activity for? Trends in Cognitive Sciences, 25(9), 730-743. https://doi.org/10.1016/j.tics.2021.05.007 Privitera, A. J. (2022). On the utility of the P3 as a neuromarker of academic performance: A brief review. https://doi.org/10.17471/2499-4324/1264 Richardson, M., Abraham, C., & Bond, R. (2012). Psychological correlates of university students' academic performance: a systematic review and meta-analysis. Psychological bulletin, 138(2), 353. https://doi.org/10.1037/a0026838 Smith, R., Schwartenbeck, P., Parr, T., & Friston, K. J. (2020). An active inference approach to modeling structure learning: Concept learning as an example case. Frontiers in computational neuroscience, 14, 41. https://doi.org/10.3389/fncom.2020.00041 Supelano, E. J. (2018). Factores que inciden en la deserción estudiantil en el Programa de Financiera UNAB extensión en Unisangil. http://hdl.handle.net/20.500.12749/14567 Thirkettle, M., Barker, L.-M., Gallagher, T., Nayeb, N., & Aquili, L. (2019). 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Zárate Rueda, R., & Mantilla Pinilla, E. (2014). La deserción estudiantil UIS, una mirada desde la responsabilidad social universitaria. Zona Próxima, (21), 121-134. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=85332835010
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Por ende, para el presente estudio se propuso indagar sobre la perspectiva de la inferencia activa al determinar la posible relación entre el rendimiento en una tarea de aprendizaje reverso y el desempeño académico en una muestra de 60 estudiantes UNAB seleccionados por conveniencia. De esta manera, se consideraron como parametros del aprendizaje reverso la sensibilidad a la retroalimentación negativa, la perseveración y la precisión, los cuales se contrastaron con el promedio general acumulado y distintas escalas de ansiedad, estrés y depresión. Los resultados obtenidos señalaron que existe una relación significativa entre la sensibilidad a la retroalimentación negativa y el desempeño académico de los estudiantes. Además, factores como la ansiedad y el estrés están relacionados con los parámetros de precisión y perseveración. Estos hallazgos apoyan al modelo de la inferencia activa y permiten ampliar esta nueva perspectiva para el ámbito educativo, aportando una comprensión más integral del aprendizaje y los factores que lo modulan.Introducción 6 Planteamiento del problema 7 Formulación de pregunta de investigación 8 Justificación 9 Objetivos 11 Objetivo general 11 Objetivos específicos 11 Antecedentes 12 Marco Teórico 21 Inferencia Activa 21 Inferencia activa y aprendizaje 24 Inferencia activa y adquisición del conocimiento 26 Inferencia activa y aprendizaje reverso 27 Precisión 30 Error de predicción 33 Error de perseveración 35 Sensibilidad a la retroalimentación negativa 35 Desempeño académico 35 Planteamiento de hipótesis 38 Marco Metodológico 39 Diseño de Investigación 39 Estrategias e instrumentos 39 Tarea de aprendizaje reverso 39 Escala de ansiedad estado-rasgo 40 Inventario de Depresión de Beck 41 Escala de Estrés Percibido 41 Participantes y Criterios de Elección 42 Procedimiento 42 Consideraciones Éticas 42 Análisis de Datos 43 Resultados 44 Discusión 49 Conclusiones y Recomendaciones 52 Referencias 54PregradoThe traditional educational system has been characterized by systematized metrics, which result in limited understanding of individual learning processes and hinder students in the continuity of their academic and work careers. Therefore, for the present study, it was proposed to investigate the perspective of active inference by determining the possible relationship between performance in a reversal-learning task and academic performance in a sample of 60 UNAB students selected by convenience. On this wise, sensitivity to negative feedback, perseveration, and accuracy were considered as parameters of reversal learning, which were contrasted with the grade point average and different scales of anxiety, stress, and depression. The obtained results indicated a significant relationship between sensitivity to negative feedback and students' academic performance. Furthermore, factors such as anxiety and stress are related to the parameters of precision and perseverance. These findings support the active inference model and allow us to expand this new perspective for the educational field, providing a more comprehensive understanding of learning and the factors modulating it.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Una aproximación al aprendizaje reverso y el desempeño académicoAn approach to reversal learning and academic performancePsicólogoUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad Ciencias de la SaludPregrado Psicologíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPPsychologyReversal learningLearningActive inferenceAcademic performanceUniversity studentsAcademic achievementKnowledge testsCollege dropoutsFeedback (Psychology)PsicologíaEstudiantes universitariosRendimiento académicoPruebas de conocimientosDeserción universitariaRetroalimentación (Psicología)AprendizajeInferencia activaAprendizaje reversoDesempeño académicoCampo-Arias, Adalberto, Oviedo, Heidi Celina, & Herazo, Edwin. (2014). Escala de Estrés Percibido-10: Desempeño psicométrico en estudiantes de medicina de Bucaramanga, Colombia. Revista de la Facultad de Medicina, 62(3), 1-24. https://doi.org/10.15446/revfacmed.v62n3.43735Cools, R., Clark, L., Owen, A. M., & Robbins, T. W. (2002). Defining the neural mechanisms of probabilistic reversal learning using event-related functional magnetic resonance imaging. Journal of Neuroscience, 22(11), 4563-4567. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.22-11-04563.2002Ersche, K. D., Roiser, J. P., Robbins, T. W., & Sahakian, B. J. (2008). Chronic cocaine but not chronic amphetamine use is associated with perseverative responding in humans. Psychopharmacology, 197(3), 421–431. https://doi.org/10.1007/s00213-007-1051-1FitzGerald, T. H., Dolan, R. J., & Friston, K. (2015). Dopamine, reward learning, and active inference. Frontiers in computational neuroscience, 9, 136. https://doi.org/10.3389/fncom.2015.00136Friston, K. (2010). The free-energy principle: A unified brain theory? Nature reviews neuroscience, 11(2), 127-138 https://doi.org/10.1038/nrn2787Friston, K. J., Lin, M., Frith, C. D., Pezzulo, G., Hobson, J. A., & Ondobaka, S. (2017). Active inference, curiosity and insight. Neural computation, 29(10), 2633-2683. https://doi.org/10.1162/neco_a_00999Gómez-Sánchez, D., Martínez-López, E. I., & Oviedo-Marín, R. (2011). Factores que influyen en el rendimiento académico del estudiante universitario. Tecnociencia Chihuahua, 5(2), 90-97. https://doi.org/10.54167/tch.v5i2.699Izquierdo, A., Brigman, J. L., Radke, A. K., Rudebeck, P. H., & Holmes, A. (2017). The Neural Basis of Reversal Learning: An Updated Perspective. Neuroscience, 345, 12-26. https://doi.org/10.1016/j.neuroscience.2016.03.021Maldonado-Avendaño, N.; Castro-Osorio, R. & Cardona-Gómez, P. (2021). Propiedades psicométricas del inventario de depresión de Beck-II (BDI-II) en población universitaria colombiana. Recuperado de: http://hdl.handle.net/20.500.12495/6835Ozcelik, E., Cagiltay, N. E., & Ozcelik, N. S. (2013). The effect of uncertainty on learning in game-like environments. Computers & Education, 67, 12-20Parr, T., Pezzulo, G., & Friston, K. J. (2022). Active Inference: The Free Energy Principle in Mind, Brain, and Behavior. The MIT Press. https://doi.org/10.7551/mitpress/12441.001.0001Payzan-LeNestour, E., Dunne, S., Bossaerts, P., & O’Doherty, J. P. (2013). The neural representation of unexpected uncertainty during value-based decision making. Neuron, 79(1), 191-201.Pezzulo, G. (2016). Active inference and learning. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 68, 862-879. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2016.06.022Pezzulo, G., Zorzi, M., & Corbetta, M. (2021). The secret life of predictive brains: What’s spontaneous activity for? Trends in Cognitive Sciences, 25(9), 730-743. https://doi.org/10.1016/j.tics.2021.05.007Privitera, A. J. (2022). 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Una aproximación al aprendizaje reverso y el desempeño académico

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