marzo 29, 2024

Universidad de Bedfordshire

A lo largo de su carrera, encontrará una amplia variedad de tipos de evaluación diseñados colectivamente para adaptarse a la variedad de estilos de aprendizaje individuales. Las evaluaciones brindan retroalimentación para ayudarlo con su propio desarrollo y para informar su finalización de futuras evaluaciones. Desarrollo de habilidades de presentación: Las habilidades de presentación se introducen en el Nivel 4, donde hay un enfoque en las técnicas de hacer una presentación, así como resumir el material sobre un área temática general que haya elegido. Estas habilidades se desarrollan aún más en el Nivel 5, donde presenta aspectos de un estudio organizado en grupo. En el Nivel 6, tiene la oportunidad de presentar su propio trabajo en la Conferencia de Psicología de Pregrado al final de su último año. Desarrollo de evaluaciones relacionadas con el trabajo en grupo: el trabajo en grupo constituye una actividad clave en todos los niveles y le permite reflexionar sobre las interacciones con los compañeros. En el Nivel 5, la unidad de Investigación en Psicología involucra equipos que participan e informan sobre un proyecto.

Los procesos sociales y el desarrollo a lo largo de la vida implican una reflexión sobre el desempeño de un grupo. El trabajo en grupo se desarrolla aún más en el Nivel 6, donde los equipos producen un artefacto en el Desarrollo Infantil Atípico. Desarrollo de la redacción de informes: La estructura general de un informe se introduce en el Nivel 4 prestando especial atención al formato para redactar un informe cuantitativo y cualitativo en la preparación de varios informes sobre estudios en el Nivel 5, de modo que al final de ese año debería estar en una posición para desarrollar su propio estudio individual basado en la experiencia de investigación del personal en el Proyecto de Honores de Nivel 6. Desarrollo de la redacción de ensayos: Los ensayos, las reseñas literarias y las críticas le permiten desarrollar habilidades de análisis y pensamiento crítico, así como escribir para una audiencia particular y en un género particular. Los ensayos se utilizan para evaluar su capacidad para construir un argumento y su alfabetización informacional y habilidades de referencia. Hay un ensayo al principio de la unidad de Fundamentos de la Psicología y otro sobre un tema diferente más adelante en la unidad. Por lo tanto, puede utilizar los comentarios sobre el primero para mejorar el segundo. Además de estos, existe una variedad de otros tipos de evaluación, como: evaluaciones basadas en computadora, portafolios, diarios reflexivos, exámenes y mucho más. El soporte se brinda a través del horario de oficina del personal, donde puede discutir el progreso de su proyecto y cualquier desafío que pueda encontrar con el personal, así como sesiones de estadísticas. A lo largo de su carrera universitaria en Psicología, se le pedirá que realice una amplia variedad de tipos de evaluación para evaluar su progreso y éxito. Treinta unidades de crédito tienen tres puntos de evaluación y 15 unidades de crédito tienen dos puntos de evaluación. Se da retroalimentación a los estudiantes para cada punto de evaluación y se espera que use esta retroalimentación para su propio desarrollo y para informar su finalización de futuras evaluaciones.

La presencia de agentes artificiales en las redes sociales humanas es cada vez mayor. De los chatbots a los robots, la experiencia humana en el mundo desarrollado se está moviendo hacia un sistema sociotécnico en el que los agentes pueden ser tecnológicos o biológicos, con distinciones cada vez más borrosas entre ellos. Dado que la emoción es un elemento clave de la interacción humana, permitir que los agentes artificiales tengan la capacidad de razonar sobre el afecto es un paso clave hacia un futuro en el que los agentes tecnológicos y los humanos puedan trabajar juntos. Este artículo presenta el trabajo sobre la construcción de agentes computacionales inteligentes que integran tanto la emoción como la cognición. Estos agentes se basan en la bien establecida Teoría Bayesiana de Control del Afecto Psicosocial (BayesAct). La idea central de BayesAct es que los humanos están motivados en sus interacciones sociales por la alineación afectiva: se esfuerzan por que sus experiencias sociales sean coherentes en un nivel emocional profundo con su sentido de identidad y visiones generales del mundo construidas a través de símbolos culturalmente compartidos. Esta alineación afectiva crea vínculos cohesivos entre los miembros del grupo y es fundamental para que las colaboraciones se solidifiquen como compromisos grupales relacionales.

Los agentes de BayesAct están motivados en sus interacciones sociales por una combinación de alineamiento afectivo y razonamiento teórico de decisión, intercambiando los dos en función de la incertidumbre o imprevisibilidad de la situación. Este documento proporciona una visión de alto nivel de las teorías de procesos duales y avanza BayesAct como un modelo plausible computacionalmente manejable basado en la teoría socio-psicológica. Presentamos un modelo revisado de BayesAct que integra más profundamente la teoría sociopsicológica y demostramos que un componente clave del modelo es suficiente para explicar los sesgos cognitivos sobre la equidad, la disonancia y la conformidad. Mostramos cómo el modelo puede unificar diferentes estrategias de exploración en el aprendizaje por refuerzo. Un elemento clave de la experiencia humana es la emoción, y permitir que los agentes artificiales tengan la capacidad de razonar sobre las emociones es un paso clave hacia un futuro en el que la inteligencia artificial (IA) y los humanos puedan trabajar juntos de manera cooperativa en dilemas sociales,111 Un dilema social es un juego con interdependencias no compensadas (externalidades) Kollock (1998): las acciones de cada persona en el juego afectan a otras personas sin su consentimiento explícito (por ejemplo, sin compensarlas).

Nuestra visión es construir agentes computacionales inteligentes que integren parsimoniosamente tanto la emoción como la cognición, que sean capaces de convertirse en miembros de un sistema socio-técnico. Basamos nuestra visión en una teoría socio-psicológica de alineación afectiva y orden social llamada BayesAct Hoey et al. 2016); Schröder et al. Perseguimos un enfoque pragmático para comprender la inteligencia y construir inteligencia artificial (IA). Con el mismo espíritu que los primeros investigadores de IA, buscamos construir una entidad mecánica que tenga la misma capacidad inteligente general que un ser humano, con base en una teoría que se basa (al menos en parte) en la investigación psicológica social sobre la inteligencia y el ser humano. Sin embargo, no intentamos construir una réplica del cerebro humano, sino que buscamos una réplica de la mente humana, con canales de información hacia el mundo exterior que puedan implementarse utilizando sensores y actuadores arbitrarios. Por lo tanto, si bien esta teoría requerirá encarnación, ¿no está obligada a ser antropomórfica? Un elemento central de nuestro enfoque es encontrar un modelo de inteligencia humana manejable computacionalmente y fácilmente interpretable, de modo que pueda construirse de manera práctica y evaluarse como un miembro valioso de la sociedad.

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