¿Qué variables permiten cuantificar empírica y científicamente las tendencias de las curvas de aprendizaje?

Específicamente, estoy tratando de cuantificar las tendencias en el aprendizaje de ciertos medios de comunicación audiovisual, y lo que he recopilado hasta ahora sugiere que hay 4 tipos distinguibles, que son lineales, logarítmicos (o posiblemente asintóticos), exponenciales y ojiva. ¿Cómo puedo pasar de las observaciones cualitativas de la gente a una función matemática real para mostrar estos patrones para un medio específico? ¿Se mediría... la tasa de éxito a lo largo del tiempo y eso es todo? ¿O que?

Respuestas (1)

Respuesta corta
En las pruebas psicofísicas, a menudo se determinan porcentajes correctos. Por lo tanto, los efectos del entrenamiento a menudo se miden determinando las tasas correctas. Las medidas de resultado finales pueden ser muy variables, ya que dependen de las características físicas del estímulo (visual, auditivo, táctil, gustativo, etc. ).

Antecedentes Las
curvas de aprendizaje se pueden medir midiendo el desempeño en una determinada tarea.

Por lo que entiendo de tu pregunta eres:

...tratando de cuantificar las tendencias en el aprendizaje de ciertos medios de comunicación audiovisual...

y tu estas buscando

¿Qué medida... tasa de éxito a lo largo del tiempo y eso es todo? ¿O que?

Tomando un punto de vista personal aquí, he medido los efectos del aprendizaje utilizando varias pruebas psicofísicas auditivas, táctiles y visuales (aunque no una combinación de ellas como una prueba audiovisual como está planeando). Proporcionaré algunas pruebas que he realizado hasta ahora para observar los efectos del entrenamiento y proporcionaré información básica sobre psicofísica. Siga los enlaces si desea obtener más información sobre temas específicos. He medido lo siguiente, entre otros:

  • Comprensión del habla midiendo el umbral de reconocimiento del habla (SRT) en ruido utilizando la prueba Dutch Matrix (Houben & Dreschler, 2015) . El SRT básicamente le muestra la relación señal-ruido donde la comprensión del habla es correcta en un 50%. En otras palabras, muestra cuánto ruido puede soportar un oyente para comprender el 50 % de las palabras de las oraciones escuchadas. Realicé esta prueba 12 veces en cuatro sesiones y se observaron efectos de aprendizaje dentro y entre sesiones , y también efectos de entrenamiento dentro de la ejecución (observaciones no publicadas);
  • Umbral de detección vibro-táctil . Básicamente, le pedimos al sujeto que respondiera en una tarea de sí/no si sintió un estímulo y la medida de resultado fue ese nivel de estímulo donde la tasa correcta fue del 50% . No se observó ningún efecto de aprendizaje dentro y entre sesiones. Se observó un efecto de entrenamiento dentro de la carrera, que puede deberse a los efectos del entrenamiento procedimental (observaciones no publicadas);
  • Uso de agudeza espacial táctil ( discriminación de 2 puntos ); aquí se le pidió a una persona que respondiera si sintió uno o dos estímulos y luego, nuevamente, se determinó una puntuación de porcentaje correcto (aquí: 62,5 %) expresada en última instancia como la distancia donde la tasa correcta fue 62,5 % . No se observaron efectos de entrenamiento distintos al aprendizaje procedimental (Stronks et al , 2017) ;
  • Una tarea de diferencia de intensidad vibrotáctil (JND) , donde se le pidió al sujeto que indicara si podía sentir la diferencia en la intensidad de dos estímulos. Nuevamente, las tasas correctas se midieron y expresaron como esa intensidad donde el % de puntajes correctos igualó un cierto umbral (Stronks et al , 2017) .
  • La agudeza visual se midió con una tarea de rejilla : nuevamente se mide el porcentaje correcto, pero el resultado es la agudeza visual, es decir, un ángulo de resolución en el que la tasa de % correcto supera un cierto umbral. Se observó aprendizaje procedimental (observaciones no publicadas).

Tenga en cuenta que la mayoría de las tareas anteriores eran tareas de elección forzada alternativa (AFC) , donde el umbral (%correcto) depende del número de opciones.

Referencias
- Houben & Dreschler, Trends Hear (2015); 11 (19): 1-10
- Stronks et al , Artif Organs (2017); en prensa