Ahora que te has familiarizado con el Modelo Multialmacén de la memoria, ¿quizás pienses que es una explicación demasiado simplista de la compleja noción de nuestros recuerdos? Baddeley y Hitch (1974) sin duda pensaban así y desarrollaron su Modelo de Memoria de Trabajo (MMT). Este modelo pretendía mejorar el Modelo de Almacenes Múltiples (MSM) propuesto por Atkinson y Shiffrin (1968), del que ya hemos hablado anteriormente.
¿Cuáles son los componentes del Modelo de Memoria de Trabajo?
A diferencia del MSM, Baddeley y Hitch piensan que la memoria a corto plazo (STM) debe ser más sofisticada que un único almacén unitario que sólo existe para transferir información a la memoria a largo plazo (LTM). La memoria a corto plazo (STM) debe ser un procesador activo, capaz de contener muchos tipos de información al mismo tiempo mientras se trabaja en ella. En la MMM no se hace hincapié en la memoria a largo plazo (MLP). Sin embargo, se considera un almacén más pasivo que retiene material previamente aprendido para que la STM lo utilice cuando sea necesario.
Los componentes clave del Modelo de Memoria de Trabajo son: 1) el ejecutivo central, 2) el bucle fonológico, 3) el bloc de dibujo visoespacial y 4) el buffer episódico. El diagrama siguiente muestra la estructura completa del MMT:
Diagrama del Modelo de Memoria de Trabajo, StudySmarter Originals
Ejecutivo central
El Ejecutivo Central (EC) es la "Cabeza" o "Jefe" de la MMT, que tiene la función supervisora de filtrar y controlar la información entrante de todos los sentidos. El CE también es responsable de la resolución de problemas, la toma de decisiones y el razonamiento. Además, el CE dirige la atención y la información a los otros tres sistemas/subsistemas esclavos (es decir, bucle fonológico, cuaderno visuoespacial y memoria intermedia episódica).
El CE no es un almacén de memoria, lo que significa que el CE es incapaz de almacenar información. El CE tiene una capacidad de procesamiento limitada y sólo puede tratar una información a la vez.
Bucle fonológico
El Bucle Fonológico (PL) es un sistema/subsistema esclavo del MMM que se encarga de procesar y codificar la información auditiva (sonido). El PL conserva el orden de llegada de la información. La capacidad del PL es limitada, ya que sólo retiene la información durante unos dos segundos. Baddeley (1986) subdividió la PL en el almacén fonológico (oído interno), que conserva la información auditiva reciente, y el proceso articulatorio (voz interna), que conserva la información a través de la repetición subvocal y permite el ensayo de mantenimiento y mantiene cualquier información auditiva en la memoria de trabajo.
Cuando oyes una frase, la información acústica se almacena en el almacén fonológico en el orden correcto, lo que te permite comprender el significado de la frase. Esta información se repite durante tu proceso articulatorio (ensayo de mantenimiento) para que puedas formular una respuesta. Supongamos que algo más llama tu atención (por ejemplo, un ruido fuerte o alguien que interrumpe la conversación). En ese caso, tu proceso articulatorio se sobrescribe con información nueva, y es probable que olvides lo que ibas a decir.
Esquema visoespacial
El Visuospatial Sketchpad (VSS) es otro sistema/subsistema esclavo del MMM que se encarga de procesar y codificar la información visual y espacial. El VSS tiene una capacidad limitada que sólo admite tres o cuatro objetos. Logie (1995) subdividió el VSS en el Visuo-cache (almacén), que es un almacén pasivo de formas y colores, y el inner scribe (relación espacial), que es un almacén activo que contiene las relaciones entre los objetos y el espacio tridimensional. Además, el escriba interno registra la disposición de los objetos en el campo visual y ensaya y transfiere la información de la caché visual al ejecutivo central (EC)
Si tuvieras un accidente de coche y te pidieran que describieras lo que te ocurrió inmediatamente después, lo visualizarías. Aunque no pudieras visualizar todos los árboles, arbustos y coches que había en tu campo visual en ese momento, serías capaz de recordar la posición relativa de los dos coches que chocaron y tendrías cierta información sobre el entorno en tu memoria.
Buffer episódico (EB)
Se criticó el modelo por no abordar cómo se integra eficazmente la información de los almacenes visuales, auditivos y de LTM si el ejecutivo central (EC) carecía de capacidad de almacenamiento. En respuesta, Baddeley incluyó una memoria intermedia episódica (EB) en 2000. Baddeley introdujo la idea del EB como almacén universal y temporal de información. El EB proporciona un mecanismo de almacenamiento adicional para el CE, aunque su capacidad está restringida a cuatro "trozos".
El buffer episódico está vinculado a todos los sistemas esclavos y a la memoria a largo plazo. La información visual, espacial y auditiva procedente de distintos almacenes puede procesarse e incorporarse a la memoria intermedia episódica manteniendo el sentido de la secuencia cronológica. Además, el buffer episódico puede recuperar datos de la LTM e incorporarlos a la STM cuando la memoria de trabajo lo requiera.
El modelo de la memoria de trabajo (WMM) - Aspectos clave
El modelo de la memoria de trabajo (Baddeley y Hitch, 1974) sustituyó la idea de una STM unitaria.
El Ejecutivo Central (EC) dirige la atención, supervisa la información entrante y asigna tareas a los sistemas esclavos.
El bucle fonológico (PL) es un sistema esclavo que procesa la información auditiva y conserva el orden cronológico de la información.
El bucle visuoespacial (VSS) es un proceso del sistema esclavo con información visual y espacial.
El Buffer Episódico (EB) es un almacenamiento temporal de información para integrar la información visual, espacial y auditiva en otros almacenes.
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Lily Hulatt
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Lily Hulatt is a Digital Content Specialist with over three years of experience in content strategy and curriculum design. She gained her PhD in English Literature from Durham University in 2022, taught in Durham University’s English Studies Department, and has contributed to a number of publications. Lily specialises in English Literature, English Language, History, and Philosophy.
Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models’ (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.
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