Los investigadores de la Universidad de Colorado han realizado un avance significativo en la comprensión de cómo los niños aprenden números, utilizando el aprendizaje por refuerzo combinado con instrucciones lingüísticas. Este estudio simula y analiza cómo diferentes estructuras lingüísticas pueden mejorar la comprensión numérica en agentes de aprendizaje automático.
Utilizando modelos de aprendizaje profundo de última generación, se ha descubierto que los agentes aprenden más eficazmente cuando las instrucciones incluyen directrices claras sobre la tarea a realizar, en lugar de simplemente describir el estado actual. Además, el modelo sugiere secuencias óptimas para presentar números a los agentes de aprendizaje.
Estos hallazgos son especialmente relevantes para mejorar estrategias educativas y desarrollar sistemas de inteligencia artificial que apoyen el aprendizaje en la infancia temprana. De acuerdo con las pruebas experimentales, los agentes que recibían instrucciones de política basada rendían mejor que aquellos que recibían descripciones de estado. Los agentes con modelos de redes neuronales que incluyen capas de atención también mostraron un desempeño destacado.
El entorno de aprendizaje desarrollado por los investigadores, que sigue los estándares de la API de OpenAI, permite estudiar cómo los niños pueden beneficiarse de distintas estructuras lingüísticas y metodologías durante el aprendizaje numérico. Se demuestra que, en entornos enriquecidos con recompensas densas y con feedback constante, los agentes aprenden más rápido, lo que podría extrapolarse al aprendizaje infantil.
Finalmente, el estudio plantea que enseñar a los niños números en un orden basado en la facilidad de tarea, es decir, comenzando por aquellos que son más fáciles de construir, podría mejorar el aprendizaje. Esto no solo beneficia a los modelos de IA sino que puede ser una estrategia valiosa en el contexto educativo.
Las implicaciones de este estudio son amplias, no solo para el desarrollo de métodos pedagógicos más efectivos, sino también para avanzar hacia un futuro donde la IA puede desempeñar un rol crucial en la educación infantil. La investigación continúa con la exploración de cómo diversos idiomas podrían influir en el aprendizaje numérico, un tema de gran interés para futuros trabajos. Como conclusión, queda claro que la integración de instrucciones lingüísticas adecuadas es un componente esencial para el aprendizaje numérico efectivo, tanto en agentes de IA como en los niños.