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Mediante una pauta que han denominado 'regla del 85 %', los investigadores aseguran que equivocarse el 15 % del tiempo es una manera adecuada de obtener nuevas habilidades y conocimientos.

 

Para llegar a este porcentaje, los autores del artículo publicado en la revista Nature Communications la semana pasada, realizaron una serie de experimentos de aprendizaje automáticos en los enseñaron a computadoras tareas simples como calificar patrones en categorías. Los ordenadores aprendieron más rápido cuando la dificultad era tal que respondieron con una exactitud del 85 %.

 

El equipo observó cómo la dificultad del entrenamiento afecta la tasa de aprendizaje mediante el empleo de algoritmos de aprendizaje, redes neuronales artificiales y modelos de computadora que simularían el aprendizaje en seres humanos.

 

En declaraciones a la revista Newsweek, Robert Wilson, autor principal del estudio y profesor de psicología y ciencias cognitivas en la Universidad de Arizona, asegura que la regla del 85 % solo aplica en entornos limitados; el estudio solo consideró tareas de clasificación binaria en lugar de desafíos más generales.

 

Como conclusión, Wilson explica que la perfección no es lo ideal para el aprendizaje: "necesitamos cometer algunos errores para aprender y si lo que estás haciendo no es un desafío, entonces probablemente no estés aprendiendo tan bien como podrías".

Con información de RT

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