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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Echoes of Experience: How statistical and reward learning guide our decisions

Descripción del proyecto

Comparación entre aprendizaje por recompensa y aprendizaje estadístico

Nuestro sistema visual se enfrenta a una sobrecarga de información que nos obliga a centrarnos en los elementos fundamentales. El aprendizaje mediado por recompensas (RL, por sus siglas en inglés) ayuda a priorizar elementos asociados a recompensas, mientras que el aprendizaje estadístico (SL, por sus siglas en inglés) ayuda a reconocer patrones, como los estímulos que aparecen con frecuencia. Aunque colaboran para orientar nuestra atención, a menudo se estudian de forma independiente, lo cual complica las comparaciones de resultados. El equipo del proyecto RewSL, que cuenta con el apoyo de las acciones Marie Skłodowska-Curie, compara RL y SL para comprender cómo los individuos aprenden implícitamente de experiencias pasadas. El equipo del proyecto registrará medidas conductuales, oculares y electroencefalográficas de voluntarios humanos sanos para evaluar los efectos individuales y combinados de RL y SL en la dinámica de los procesos. Dicho estudio promete revelaciones significativas sobre los mecanismos de aprendizaje en el mundo real.

Objetivo

Our visual system constantly encounters a plethora of stimuli, drastically surpassing our processing capabilities for in-depth analysis. It is hence essential to select the element(s) that is most relevant for our objectives and ignore irrelevant ones. One helpful feature for this is that the world is characterized by numerous regularities making it partially predictable. Our brain can extract these regularities from past experience and use them to efficiently guide target selection. Recently, significant scientific interest has been directed to two forms of learning that focus on two types of regularities: in reward-mediated learning (RL), people learn which stimuli are associated with reward, prioritizing the elements related with high (vs. low) reinforcement. Statistical learning (SL), in contrast, allows people to extract statistical regularities from the environment, such as how often a stimulus occurs in a specific location, optimizing future actions toward the location where the relevant element appears frequently. In everyday life RL and SL coexist and they jointly guide our selection of relevant stimuli. However, they have been mainly addressed separately using divergent tasks, hindering a direct comparison of the results and assessing their combined influence. This project seeks to bridge this gap by systematically comparing RL and SL in a systematic and well-balanced experimental setup to understand how people implicitly learn from their past experience. Using a series of consistent experimental tasks, behavioral, ocular and electroencephalography measures will be recorded from healthy human volunteers to assess the individual and joint effect of RL and SL on the process dynamics from target selection until response execution. Furthermore, employing Markov decision process models, we will compare the observed performance with model performance. Jointly, our results will provide important insights into real-world learning mechanisms.

Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2023-PF-01

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

UNIVERSITEIT GENT
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 175 920,00
Dirección
SINT PIETERSNIEUWSTRAAT 25
9000 GENT
Bélgica

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Región
Vlaams Gewest Prov. Oost-Vlaanderen Arr. Gent
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

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