Réplica de Shepard et al. (1961) : complejidad conceptual y verbalización en voz alta
RESUMEN: El aprendizaje de clasificación es un paradigma clave para estudiar el logro conceptual. Este estudio comparó tres teorías sobre los procesos implicados: inducción de regularidades, comparación de instancias y un enfoque mixto. Para evaluar cuál predice mejor el desempeño, se analizaron tre...
- Autores:
-
Villegas Pérez, David Alejandro
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/46712
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/46712
- Palabra clave:
- Entropía
Entropy
Lingüística
Linguistics
Análisis conceptual
Concept analysis
Complejidad conceptual
Mediación lingüística
ODS 4: Educación de calidad. Garantizar una educación inclusiva y equitativa de calidad y promover oportunidades de aprendizaje permanente para todos
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RESUMEN: El aprendizaje de clasificación es un paradigma clave para estudiar el logro conceptual. Este estudio comparó tres teorías sobre los procesos implicados: inducción de regularidades, comparación de instancias y un enfoque mixto. Para evaluar cuál predice mejor el desempeño, se analizaron tres métricas de complejidad: (a) complejidad booleana, basada en la longitud mínima de expresiones algebraicas que describen una regla; (b) GIST, que mide la cantidad de invariantes estructurales en un conjunto de estímulos; y (c) una métrica de incertidumbre, que refleja la variabilidad entre instancias. Las dos primeras representan procesos de inducción de regularidades, mientras que la tercera se alinea con la comparación de instancias. Además, se examinó el papel mediador del lenguaje en el desempeño. Doce participantes resolvieron 20 problemas de clasificación con cuatro niveles de complejidad; seis de ellos verbalizaron en voz alta. La tarea replicó el diseño clásico de Shepard, Hovland y Jenkins (1961). Los resultados mostraron que las métricas asociadas con regularidades se relacionaron con la condición sin verbalización y con mediación lingüística, mientras que las métricas centradas en instancias se asociaron con la ausencia de mediación lingüística. La verbalización aumentó los errores, especialmente en niveles bajos de complejidad, sin modificar la relación entre complejidad estructural y dificultad. Se concluye que la dificultad depende principalmente de la estructura conceptual de la tarea y que la verbalización puede interferir en el rendimiento. |
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Pérez-Almonacid, RicardoVillegas Pérez, David Alejandro2025-07-10T19:03:51Z2025Villegas Perez, D., & Perez-Almonacid, R. (2025). Réplica de Shepard et al. (1961): complejidad conceptual y verbalización en voz alta [Trabajo de grado profesional]. Universidad de Antioquia, Medellín, Colombia.https://hdl.handle.net/10495/46712RESUMEN: El aprendizaje de clasificación es un paradigma clave para estudiar el logro conceptual. Este estudio comparó tres teorías sobre los procesos implicados: inducción de regularidades, comparación de instancias y un enfoque mixto. Para evaluar cuál predice mejor el desempeño, se analizaron tres métricas de complejidad: (a) complejidad booleana, basada en la longitud mínima de expresiones algebraicas que describen una regla; (b) GIST, que mide la cantidad de invariantes estructurales en un conjunto de estímulos; y (c) una métrica de incertidumbre, que refleja la variabilidad entre instancias. Las dos primeras representan procesos de inducción de regularidades, mientras que la tercera se alinea con la comparación de instancias. Además, se examinó el papel mediador del lenguaje en el desempeño. Doce participantes resolvieron 20 problemas de clasificación con cuatro niveles de complejidad; seis de ellos verbalizaron en voz alta. La tarea replicó el diseño clásico de Shepard, Hovland y Jenkins (1961). Los resultados mostraron que las métricas asociadas con regularidades se relacionaron con la condición sin verbalización y con mediación lingüística, mientras que las métricas centradas en instancias se asociaron con la ausencia de mediación lingüística. La verbalización aumentó los errores, especialmente en niveles bajos de complejidad, sin modificar la relación entre complejidad estructural y dificultad. Se concluye que la dificultad depende principalmente de la estructura conceptual de la tarea y que la verbalización puede interferir en el rendimiento.ABSTRACT: Classification learning is a key paradigm for studying conceptual achievement. This study compared three theoretical accounts of the underlying mechanisms: rule induction, instance comparison, and a hybrid approach. To evaluate which best predicts performance, we examined three complexity metrics: (a) Boolean complexity, based on the minimal length of algebraic expressions describing a rule; (b) GIST, which measures the number of structural invariants within a stimulus set; and (c) an uncertainty-based metric reflecting variability across instances. The first two metrics reflect regularity-based learning, while the third emphasizes instance-based processing. Additionally, we examined the mediating role of language in performance. Twelve participants solved 20 classification problems across four complexity levels; six verbalized their reasoning aloud. The task replicated the classic design by Shepard, Hovland, and Jenkins (1961). Results showed that regularity-based metrics correlated with the no-verbalization condition and with linguistic mediation, whereas instance-based metrics were associated with the absence of linguistic mediation. Verbalizing aloud increased error rates, particularly at lower complexity levels, without altering the relationship between structural complexity and task difficulty. These findings suggest that difficulty is primarily determined by the conceptual structure of the task and that verbalization can interfere with performance.PregradoPsicólogo(a)31 páginasapplication/pdfspaUniversidad de AntioquiaPsicologíaMedellín, ColombiaFacultad de Ciencias Sociales y HumanasCampus Medellín - Ciudad UniversitariaAtribución-NoComercial-CompartirIgual (CC BY-NC-SA)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Réplica de Shepard et al. 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