¿Qué es una curva de aprendizaje?
Una curva de aprendizaje es una correlación entre el desempeño de un alumno en una tarea y el número de intentos o el tiempo requerido para completar la tarea; esto se puede representar como una proporción directa en un gráfico.
La teoría de la curva de aprendizaje propone que la eficiencia de un alumno en una tarea mejora con el tiempo cuanto más realiza la tarea.
Aplicación del término “curva de aprendizaje”
Se pueden encontrar dos aplicaciones del término “curva de aprendizaje”:
Generalizado
La curva de aprendizaje se utiliza a menudo en el habla coloquial para describir el tiempo y el esfuerzo necesarios para aprender algo desafiante.
La aplicación puede ser amplia y generalizada, como describir la curva de aprendizaje involucrada en aprender a leer. En estos escenarios, no se está aplicando una representación gráfica usando matemáticas para explicar la progresión del aprendizaje. Por tanto, el término se utiliza como una descripción cualitativa de la progresión del aprendizaje a lo largo del tiempo.
Medido
La otra aplicación de la curva de aprendizaje es cuantitativa, donde se crean modelos matemáticos para representar la tasa de competencia o dominio de una tarea.
Este modelo de curva de aprendizaje solo es aplicable cuando se usa para medir la tasa real de progreso para completar una tarea específica en función del tiempo. La tarea debe ser repetible, medible y constar de una sola variable dentro de un procedimiento; no puede medir un procedimiento completo por sí solo.
Dónde aplicar la curva de aprendizaje
Hay muchas variables en el aprendizaje que afectan la tasa de progresión y no se pueden reflejar con precisión en el modelo de la curva de aprendizaje.
En el ejemplo de aprender a leer, las variables podrían incluir fonética, vocabulario, tipo de material de lectura, métodos de enseñanza, motivación, conocimiento o experiencia previa, calidad de la práctica y mucho más.
El modelo de la curva de aprendizaje requiere que se realice un seguimiento de una variable en el tiempo, que sea repetible y medible. La motivación individual, por ejemplo, sería difícil de medir. En general, aprender a leer es un procedimiento complejo que involucra muchas variables y no es ideal para una curva de aprendizaje.
Un ejemplo de dónde se puede aplicar una curva de aprendizaje podría ser una tarea medible como un trabajador de una fábrica que aprende a operar una nueva máquina que requiere pasos específicos y repetibles. A medida que el trabajador aprende a operar la máquina siguiendo los pasos del procedimiento, se vuelve más rápido y más competente en su uso. Una curva de aprendizaje mediría esta tasa de progresión y dominio.
El modelo de la curva de aprendizaje se utiliza con mayor frecuencia en la gestión organizativa o industrial para mejorar la producción mediante la mejora del rendimiento de la fuerza de trabajo humana.
El modelo se aplicó ampliamente durante la Segunda Guerra Mundial ( Segunda Guerra Mundial ) cuando se descubrió que el costo de los aviones disminuía con el aumento del rendimiento de la producción. Posteriormente fue adoptado por el sector industrial y empresarial para una variedad de aplicaciones de mejora del rendimiento.
Ejemplos de aplicación en el mundo real la teoría de la curva de aprendizaje
La curva de aprendizaje se conoce con diferentes nombres en parte debido a su amplia variedad de aplicaciones.
Los términos utilizados para describir la curva de aprendizaje incluyen:
- curva de experiencia,
- curvas de costos,
- curvas de eficiencia,
- curvas de productividad.
El modelo se puede utilizar para determinar cuánto tiempo le toma a una sola persona dominar una habilidad o cuánto tiempo le toma a un grupo de personas fabricar un producto. En la mayoría de las aplicaciones, el “aprendizaje” en la curva se conoce como mejora del proceso.
Echemos un vistazo a algunos ejemplos diferentes de dónde se está aplicando la curva de aprendizaje en la actualidad.
Industria
Los costos de fabricación relacionados con el desempeño de la fuerza laboral se pueden rastrear utilizando la curva de aprendizaje. En lugar de rendimiento y número de intentos, los valores podrían ser el costo unitario o las horas laborales unitarias y la producción acumulada en unidades. A medida que los trabajadores produzcan más producto, el costo unitario a menudo disminuirá.
La curva de aprendizaje se puede utilizar para predecir los costos potenciales cuando cambian las tareas de producción. Por ejemplo, cuando se determina el precio de un nuevo producto, se tienen en cuenta los costos laborales.
Si un producto tarda dos horas en producirse, el producto se lanza al mercado para la venta a un costo que refleja el período de producción de dos horas más otros costos y márgenes de ganancia asociados.
Pero, ¿y si el tiempo de producción se basara en los primeros intentos? ¿Qué pasa si para la centésima vez que se produce el producto, el tiempo de producción se reduce a una hora? El producto estaría en el mercado a un precio demasiado alto, lo que resultaría en ventas potencialmente más bajas. El uso de la curva de aprendizaje puede proporcionar información adicional para fines de planificación.
Negocio
Las curvas de aprendizaje también se pueden aplicar al desempeño organizacional utilizando el enfoque generalizado o realizando un análisis medido. Determinar qué enfoque tomar depende de si el desempeño deseado se puede medir directamente.
Por ejemplo, los empleados que aprenden una tarea difícil, como aprender a utilizar un programa de software complejo, pueden tener un rendimiento deficiente al principio debido a la dificultad inherente de la tarea. Si el objetivo es que los empleados necesiten saber cómo utilizar el software en sus tareas diarias, esto puede ser difícil de medir ya que involucra muchas variables. Al aplicar la teoría de la curva de aprendizaje como marco, las organizaciones aún pueden beneficiarse.
La curva de aprendizaje como marco puede ayudar a las organizaciones a comprender en este escenario lo que se requiere para dominar el software. Si el apoyo a la capacitación y el tiempo para practicar se identifican como factores importantes, entonces se puede ver que los empleados a los que se les brinda apoyo y tiempo para practicar con el software tendrán, con el tiempo, un mejor desempeño que los empleados que no reciben apoyo o tiempo para practicar.
Si el software es importante para la productividad, entonces el desempeño de los empleados podría disminuir con el tiempo si los empleados no pueden usar el software de manera efectiva. Las organizaciones pueden entonces proporcionar el apoyo o los recursos adicionales necesarios.
Para utilizar una curva de aprendizaje medida, las organizaciones necesitarían identificar una variable específica para analizar. Por ejemplo, una organización que busca mejorar el desempeño del servicio al cliente podría decidir que la implementación de una nueva iniciativa (# de intentos) resultaría en una disminución en las quejas de los clientes (desempeño). La organización podría rastrear y analizar la práctica repetitiva de esta iniciativa a lo largo del tiempo para determinar si efectivamente las quejas de los clientes disminuyeron con el tiempo.
Medicamento
Para los cirujanos en el quirófano, muchos procedimientos implicarán las mismas tareas repetitivas.
Debido a que un cirujano esencialmente está practicando la misma habilidad una y otra vez cada vez que se realiza ese procedimiento, la curva de aprendizaje se puede aplicar para mostrar el aprendizaje y el desempeño individual a lo largo del tiempo.
Esto permite no solo conocer las mejoras que está logrando el cirujano, sino que también ayuda a los instructores a identificar dónde se pueden dirigir más recursos y asistencia para mejorar el desempeño.
Cómo aplicar la curva de aprendizaje
La teoría de la curva de aprendizaje
Si bien el término “curva de aprendizaje” entró en uso a principios del siglo XX, el Dr. Hermann Ebbinghaus describió esta teoría ya en 1885.
Se centró principalmente en estudios de la memoria y desarrolló una teoría de la curva del olvido. Esta teoría nos ayuda a comprender cómo funciona nuestra memoria y retiene información relacionada con cosas específicas que las personas intentan aprender.
La teoría moderna del microaprendizaje se basa en los estudios de memoria de Ebbinghaus. Hoy en día nos ayuda a comprender cuándo y por qué olvidamos cierta información y cómo podemos abordarlo.
Posteriormente, Arthur Bills describió la curva de aprendizaje en su obra “ Psicología experimental general ” (Bills, Arthur Gilbert, en 1934, página 192).
En su trabajo, lo describe diciendo, “la curva de aprendizaje es un dispositivo gráfico para representar la tasa de mejora en términos de un criterio dado de eficiencia, como resultado de la práctica”.
Describió dos lados del mismo proceso y presentó dos gráficos de curvas de aprendizaje.
La primera curva de logro representa un aumento de la productividad en cada unidad de prueba.
El segundo ilustra una curva de tiempo eliminatoria o decreciente necesaria para realizar la misma tarea.
Curva de experiencia de Wright
Esta es la base de la fórmula de la curva de aprendizaje, el ” Modelo de promedio acumulativo ” (o “Modelo de Wright”), que fue descrito por TP Wright en 1936 en su trabajo ” Factores que afectan el costo de los aviones “, después de darse cuenta de que el costo de la producción de aviones disminuyó con el aumento del rendimiento de la producción. Actualmente existen diferentes variaciones de la fórmula original que se utiliza hoy en día en aplicaciones especializadas, pero la idea sigue siendo familiar para la fórmula original.
La teoría de la curva de experiencia establece que el esfuerzo para completar una tarea debe llevar menos tiempo y esfuerzo cuanto más se realiza la tarea a lo largo del tiempo.
Si uno tuviera que graficar los intentos repetidos de un alumno contra el tiempo necesario para completar el intento, se puede identificar un patrón que indica que la tarea lleva menos tiempo a medida que el alumno adquiere más experiencia a través de intentos repetidos. La teoría también se puede expresar como una función matemática que se puede utilizar como herramienta de predicción.
Fórmula de la curva de aprendizaje
El modelo original usa la fórmula: Y = a X b
Donde:
Y es el tiempo promedio durante la duración medida
a representa el tiempo para completar la tarea la primera vez
X representa la cantidad total de intentos completados
b representa la pendiente de la función
La fórmula se puede utilizar como herramienta de predicción para pronosticar el rendimiento futuro.
La fórmula estipula que cuantos más intentos se incluyan, más disminuirá el tiempo total. La fórmula se puede utilizar para predecir la tasa de aprendizaje de un alumno de una tarea simple o incluso ayudar a las empresas a predecir la tasa de producción de un producto.
Para obtener una descripción más detallada de cómo utilizar esta fórmula .
Modelos y ejemplos de curvas de aprendizaje
Aunque la teoría establece que más intentos = una disminución en el tiempo, no siempre funciona de esa manera. Muchos factores pueden afectar los resultados finales, lo que da como resultado una variedad de formas diferentes de curvas de aprendizaje.
A continuación, se muestran cuatro tipos comunes de curva de aprendizaje y lo que significan:
1. Curva de aprendizaje de rendimientos decrecientes
La tasa de progresión aumenta rápidamente al principio y luego disminuye con el tiempo.
Esto describe una situación en la que la tarea puede ser fácil de aprender y la progresión del aprendizaje es inicialmente rápida y rápida.
La progresión se estabiliza a medida que el alumno obtiene la competencia total. Esto podría describirse como una meseta, donde el individuo ya no progresa. Podría indicar que el alumno ha alcanzado un límite en su capacidad o que puede estar ocurriendo una transición. También podría significar que el individuo ha perdido la motivación o está fatigado.
2. Curva de aprendizaje de rendimientos crecientes
La tasa de progresión es lenta al principio y luego aumenta con el tiempo hasta que se obtiene la competencia completa.
Este modelo describe una situación en la que quizás se esté aprendiendo una tarea compleja y el ritmo de aprendizaje sea inicialmente lento.
3. Curva de aprendizaje de retorno creciente-decreciente (la curva S)
Este modelo es la curva de aprendizaje más comúnmente citada y se conoce como modelo de “ curva en S ”.
Mide a un individuo que es nuevo en una tarea. La parte inferior de la curva indica un aprendizaje lento a medida que el alumno trabaja para dominar las habilidades requeridas y toma más tiempo para hacerlo.
La última mitad de la curva indica que el alumno ahora toma menos tiempo para completar la tarea, ya que se ha vuelto competente en las habilidades requeridas. A menudo, el final de la curva comienza a estabilizarse, lo que indica una meseta o nuevos desafíos.
4. Curva de aprendizaje compleja
Este modelo representa un patrón de aprendizaje más complejo y refleja un seguimiento más extenso.
- El comienzo de la curva indica que el aprendizaje es inicialmente lento.
- La segunda etapa de la curva muestra un aumento, lo que indica que el alumno se está volviendo competente en la habilidad.
- La tercera etapa de la curva indica que el alumno se está estancando en su competencia una vez que siente que ha dominado la habilidad.
- La cuarta etapa de la curva representa que el alumno en realidad todavía está mejorando la habilidad.
- La última etapa de la curva representa el punto en el que la habilidad se vuelve automática, memoria muscular para el alumno, a menudo denominada “ sobreaprendizaje ”.
Pros y contras de la teoría de la curva de aprendizaje
Pro de la teoría de la curva de aprendizaje
El uso de una curva de aprendizaje puede ayudar a una empresa a mejorar el rendimiento y la productividad de su fuerza laboral y reducir los costos.
Cuando se usa para rastrear o predecir el desempeño, puede proporcionar motivación psicológica y planificación estratégica:
- La mejora del rendimiento no puede ocurrir por sí sola y está relacionada con el aprendizaje. Al incorporar una cultura de aprendizaje dentro de la organización donde se alienta y apoya a los empleados para que sigan aprendiendo, se puede esperar que los niveles de desempeño aumenten en la curva.
- También se considera que la tasa de aprendizaje es lo suficientemente consistente como para que las tendencias se puedan establecer utilizando la curva de aprendizaje, lo que permite mejores pronósticos y decisiones comerciales.
Contras de la teoría de la curva de aprendizaje
Como una desventaja, una curva de aprendizaje depende en gran medida de las suposiciones sobre el desempeño. Como se mencionó anteriormente, muchas variables pueden afectar el aprendizaje y el desempeño futuro:
- El uso de una curva de aprendizaje para predecir el desempeño general de grupos o procesos más grandes significa que se hacen muchas suposiciones sobre variables como la motivación, los factores sociológicos, la dinámica del lugar de trabajo, los recursos de capacitación y los conocimientos o la experiencia previos.
- Una curva de aprendizaje que puede no mostrar los resultados esperados necesitaría un análisis adicional para determinar las variables subyacentes que impactan en su forma, ya que la curva no cuenta toda la historia.