Inteligencia Artificial Generativa (IAG) como facilitador en la recuperación de la memoria
Investigando el potencial de la IAG
En la Facultad de Medicina y Psicología, un grupo de investigadores y estudiantes, actualmente investiga cómo IAG puede facilitar la recuperación de la memoria mediante la repetición de contenido y la gestión de la carga cognitiva en los estudiantes universitarios, así como su potencial en otros procesos cognitivos.
Memoria humana. La memoria humana se divide en dos tipos: la memoria de trabajo que se encarga de procesar la información de forma activa, y la memoria a largo plazo, la cual almacena información de manera permanente.
Carga cognitiva
La carga cognitiva se refiere al esfuerzo mental que ejercemos sobre la memoria de trabajo, por lo que una carga cognitiva excesiva dificulta procesos como el de memorización y recuperación de la memoria.
Existen tres tipos de carga cognitiva: intrínseca (dificultad propia del material), extrínseca (cómo se presenta la información) y germana (esfuerzo mental para comprender). Un aprendizaje efectivo se logra al minimizar la carga extrínseca y maximizar la germana. Se postula que el aprendizaje es más efectivo al reducir la carga extrínseca y aumentar la germana. Por lo tanto, la relación entre recuperación de la memoria y carga cognitiva es inversa: a menor carga cognitiva, mayor recuperación de la memoria, y viceversa.
La Inteligencia Artificial Generativa (IAG)
La IAG es la habilidad de sistemas informáticos, como Chat GPT o Google Gemini Advance, para hacer actividades que normalmente implican inteligencia humana. La IAG podría ayudar a facilitar la memorización y recuperación de la memoria al reducir la carga cognitiva mediante la adaptación de contenidos complejos y proporcionando pistas para la recuperación de la memoria.
