¿Qué es el aprendizaje multitarea?

Publicado el 3 junio, 2024 por Rodrigo Ricardo

Importancia del aprendizaje multitarea

El escenario pintado arriba es típico de los primeros días del sistema informático. La primera generación de sistemas informáticos solo podía manejar una sola tarea a la vez y, dependiendo de cuán compleja fuera la tarea, a menudo requería que se dividiera en bits más pequeños y simples que luego se introducían en el sistema informático y se analizaban por separado. Cada bit de los resultados se fusiona en uno para dar los resultados deseados. Por lo tanto, el resultado podría ser fácilmente erróneo.

Sin embargo, con la llegada de los sistemas informáticos multiprocesador, el manejo de muchas tareas complejas se hizo más fácil ya que el sistema informático ahora podía ejecutar múltiples tareas al mismo tiempo para lograr una salida de resultado única sin errores.

Aprendizaje y aplicación multitarea

En el aprendizaje multitarea, un sistema informático a través de su procesador está capacitado para usar resultados anteriores o valores históricos o patrones de ocurrencia para predecir resultados similares utilizando datos de fuentes diferentes o no relacionados.

Ahora bien, ¿cómo es esto posible? Refiriéndose a nuestro estudiante Michael, investigó las materias que necesitaba completar para obtener un título. Básicamente estaba buscando qué tan relacionados estaban los temas.

Por ejemplo, en un curso de Física, descubrió que tenía que aprender un poco de trigonometría. Ahora, su conocimiento de esto se remonta a cuando estaba en la escuela secundaria y necesitaba refrescar su memoria sobre esto para sobrevivir. Afortunadamente para él, también está programado para un curso de Matemáticas que incluye trigonometría como uno de sus temas.

Si estudia esta materia antes de tomar el curso de Física, estaría en ventaja, por lo que aprovechó esta oportunidad y comenzó a estudiar esto primero antes de la clase lo cual lo ayudó mucho.

El programador de computadoras utiliza este enfoque utilizando conjuntos de algoritmos para crear una secuencia lógica en la resolución de problemas o tareas complejos y, en el proceso, se crean modelos para su reutilización en tareas similares o como base para crear modelos adicionales para resolver problemas futuros.

El uso del aprendizaje multitarea se puede aplicar en la investigación médica, los informes meteorológicos y las apuestas deportivas (por mencionar solo algunos).

En estos campos mencionados, se ‘entrenan’ múltiples entradas al mismo tiempo utilizando varios modelos relacionados creados a partir de tareas similares y utilizados para predecir resultados o resultados que, a su vez, pueden usarse para proporcionar una solución contra sucesos futuros (asumiendo que se está produciendo un brote de enfermedad). examinado).

Resumen de la lección

El aprendizaje multitarea ayuda a mejorar el proceso de resolución de tareas y problemas complejos de manera fácil y rápida que mediante el uso de múltiples entradas relacionadas para formar un modelo entrenado .

Usando nuestro escenario, vimos cómo Michael pudo mejorar sus calificaciones al estudiar de manera proactiva temas relacionados pero bajo diferentes materias. En el aprendizaje multitarea, esto no es diferente. El modelo creado anteriormente se implementa para su uso en necesidades posteriores y, cuanto más se avanza, mejor será el resultado, ya que habría obtenido varios modelos posibles para su uso.

Articulos relacionados