Aprendizaje por refuerzo en espacios de estados continuos.

El aprendizaje por refuerzo es un modelo de aprendizaje que permite implementar comportamientos inteligentes de forma automática. La mayor parte de la teoría del aprendizaje por refuerzo se fundamenta en la programación dinámica. La implementación tradicional de estas funciones en forma tabular no es práctica cuando el espacio de estados es muy grande, o infinito. En este caso es necesario aplicar métodos de generalización que permitan extrapolar la experiencia adquirida para un conjunto limitado de estados, a la totalidad del espacio.. Para resolver el problema mencionado se puede recurrir a dos aproximaciones. Por un lado, existen técnicas basadas en una selección adecuada de puntos significativos y, por otro, se pueden emplear los métodos basados en el desarrollo de funciones de valor con algún método supervisado de aproximación de funciones. El trabajo trata de desarrollar métodos de aprendizaje por refuerzo aplicables en dominios con espacios de estados continuos, partiendo de las dos aproximaciones mencionadas, para fundirlas en un método eficaz que permita que el aprendizaje totalmente automático.. Esta investigación facilita un nuevo método de aprendizaje por refuerzo para dominios con espacios de estados continuos (ENNC-QL). Este método permite aprender tareas en entornos de varias dimensiones con mayor eficacia y el número de parámetros que debe suministrársele es mínimo.

Aplicación de los microcomputadores a la enseñanza de la Bioquímica.

El objetivo general es comparar el rendimiento académico de un grupo de alumnos con Enseñanza asistida por ordenador (EAO) con otro que sigue un método de Enseñanza tradicional en la asignatura de Bioquímica. 24 alumnos elegidos al azar de la Escuela Universitaria de Medicina de Soria. Se les explicó conjuntamente la primera unidad didáctica relativa al ciclo de Krebs y posteriormente se formaron dos subgrupos de 12 alumnos que para el estudio de la materia explicada siguieron un libro de texto (método tradicional) y EAO, respectivamente. El diseño de la investigación corresponde a los diseños pretest-posttest. Se definió como variable independiente el método de Enseñanza con dos niveles: tradicional y EAO. Como variables dependientes se tomaron los resultados obtenidos en una prueba de evaluación y la retención en el tiempo de los conceptos desarrollados. El nivel de conocimientos sobre la unidad didáctica a impartir se controló antes del tratamiento (pretest) y después del mismo se llevaron a cabo tres evaluaciones: inmediatamente después (test), una semana después y tres semanas después (posttests). Se elaboraron programas de ordenador en lenguaje Superbasic para un ordenador QL. Unos, cuya función era la gestión del aprendizaje de los alumnos y otros que tratarían propiamente de los contenidos de la unidad didáctica. Lecturas sobre la materia impartida. Medias y desviaciones típicas. Prueba de diferencia de medias T de Student. Porcentajes. Los alumnos con EAO obtuvieron mejores calificaciones en la prueba de evaluación aplicada inmediatamente después del tratamiento, a la semana y tres semanas después, existiendo diferencias significativas entre los dos grupos a la semana y tres semanas después. El tiempo de aprendizaje invertido por los alumnos que siguieron el método EAO fue mayor que los que lo hicieron por el método tradicional.