Teoría de la Activación Óptima

¿Te has dado cuenta alguna vez de que algunas personas prosperan bajo presión, mientras que otras se desmoronan ante ella? Una de las razones es la distinta forma en que las personas experimentan los retos. Algunas personas disfrutan con el subidón que supone intentar completar una tarea difícil, mientras que otras se sienten fácilmente abrumadas por la misma tarea.

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  • ¿Qué es la teoría del arousal óptimo?
  • ¿Por qué es importante la teoría del arousal óptimo en psicología?
  • ¿Cómo influye la teoría del arousal óptimo en la motivación?

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¿Qué ocurre cuando nos excitamos pero nos estimulamos demasiado poco?

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Definición de la teoría del arousal óptimo

¿Por qué algunas personas están motivadas para esforzarse en una tarea difícil, mientras que otras están demasiado estresadas para continuar? Robert Yerkes y John Dodson (1908) estudiaron esta cuestión. Basándose en sus investigaciones, desarrollaron la teoría del arousal óptimo (OAT).

¿Qué es el arousal enpsicología? En la teoría de Yerkes y Dodson, el arousal es el estado de estar alerta, estimulado y motivado. La OAT es una teoría que explica qué causa la motivación: el deseo de realizar una tarea. La motivación es la diferencia entre "¡Puedo hacerlo!", y "No puedo hacerlo. Es demasiado difícil!".

Optimal Arousal Theory, a chalkboard with the word "can't" crossed out and the word "can" written instead, StudySmarter

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Fg. 1 Motivación, pixabay.com

Yerkes y Dodson afirmaron que la motivación está relacionada con nuestro nivel de excitación. Creían que nuestro nivel de excitación determina nuestra motivación. Esto tiene un lado negativo y otro positivo. Si estamos poco excitados o estimulados (aburridos) o demasiado (abrumados), careceremos de motivación suficiente para realizar la tarea. Si estamos excitados o estimulados lo suficiente (desafiados), estaremos motivados para realizar la tarea.

Liana es una escaladora novata y está intentando encontrar su próximo punto de escalada. Tiene en mente tres lugares que quiere visitar. El primero tardó una hora en terminarlo, pero se quedó insatisfecha porque le pareció demasiado fácil. El segundo lugar que probó era demasiado difícil y se marchó porque se sentía frustrada. El último spot era perfecto para Liana porque le llevó unas 2 horas, pero era exactamente correcto en cuanto a dificultad. Liana eligió el segundo punto como su nueva ubicación para escalar.

La TAO tiene que ver con el nivel óptimo de excitación. Cualquier cosa demasiado difícil o demasiado fácil no nos mantendrá motivados. Tenemos que seguir desafiándonos a nosotros mismos para seguir interesados en algo. Si estamos óptimamente excitados y motivados, también es más probable que rindamos a un nivel óptimo.

Tu "punto dulce" particular en términos de excitación es único para ti. Tu nivel óptimo de excitación puede ser distinto del de otra persona. También cambiará en función de la tarea. Si se te dan bien las matemáticas, tu nivel óptimo de excitación será mayor que si tienes dificultades con ellas. La idea principal es determinar y alcanzar un nivel óptimo de excitación para que estés óptimamente motivado.

Jessie lo está pasando mal en su clase de estadística, así que le pide a su novia, Rory, que le dé clases particulares. Rory acepta y le enseña a Jessie que estudia preparándose con una semana de antelación y practicando fórmulas durante al menos una hora. A Jessie esto no le gusta y prefiere empollar; acaba sacando una buena nota. Rory intenta utilizar el mismo método que Jessie, pero se encuentra estresada e incapaz de estudiar.

La importancia de la Teoría del Despertar Óptimo en Psicología

La TEA nos enseña que lo difícil o fácil que sea una tarea influirá en nuestra motivación. Algo que es demasiado difícil para nosotros o demasiado fácil provocará menos motivación y probablemente resultados negativos en nuestro rendimiento. El OAT nos ayuda a comprender mejor por qué podemos sentirnos más motivados para realizar una tarea que otra.

Si te sientes agobiado en tu trabajo y te cuesta realizar tus tareas, puede que estés superestresado (el arousal es demasiado alto) o superaburrido (el arousal es demasiado bajo). Si necesitas motivarte para hacer algo que realmente no te apetece hacer, ¡disminuir tu estrés o aumentar la dificultad de las tareas puede ayudarte a aumentar tu motivación!

El Experimento Yerkes-Dodson con ratones: El estrés y el TAO

Yerkes y Dodson estaban interesados en averiguar cómo afecta el estrés a nuestro nivel de excitación. Demasiado estrés puede causar problemas de salud física y mental. Probablemente pienses en el estrés como algo malo, ¿verdad? En realidad, ¡las pequeñas cantidades de estrés son algo bueno! Yerkes y Dodson descubrieron que cierta cantidad de estrés (una cantidad óptima) aumenta la excitación y la motivación.

Yerkes y Dodson diseñaron un pequeño laberinto para ratones. Añadieron puertas blancas y negras en el laberinto como opciones para que los ratones las seleccionaran en función de la iluminación. Si un ratón elegía la puerta equivocada, recibía una leve descarga eléctrica. Las descargas leves se sucedían hasta que el ratón se daba cuenta de que tenía que elegir la otra puerta.

Estas descargas leves mejoraron realmente el rendimiento de los ratones. Yerkes y Dodson experimentaron aumentando el voltaje de las descargas. Llegó un momento en que el rendimiento de los ratones alcanzó su punto máximo y empezó a disminuir. Seguir aumentando el voltaje provocó más descensos en el rendimiento. ¡Los ratones estaban demasiado estresados!

Otros estudios han reproducido el estudio de Yerkes-Dodson (sin descargas eléctricas) y han obtenido resultados similares. Una cierta cantidad de estrés aumenta nuestra excitación y nuestra motivación, y mejora nuestro rendimiento. Esa cantidad determinada u "óptima" es diferente para cada persona y cada tarea. Si el estrés es demasiado elevado, aumenta la excitación, disminuye la motivación y también el rendimiento.

La motivación y la Teoría de la Excitación Óptima

La TAO trata de cómo un nivel óptimo o moderado de arousal es el mejor en términos de motivación. ¿Qué ocurre si estamos por debajo o por encima de este nivel de excitación óptima? ¿Y si nos excitamos demasiado poco o demasiado mucho? Pues bien, tanto Yerkes como Dodson coincidieron en que una excitación demasiado escasa o excesiva repercute negativamente en nuestra motivación y rendimiento.

Otra palabra para excitación es estimulación. Si una tarea no nos estimula, no querremos completarla. Podríamos sentirnos cansados o empantanados por la tarea, ¡porque es muy aburrida! Si estamos sobreestimulados, esto puede estresarnos. Podemos sentirnos frustrados o abrumados porque la tarea es demasiado difícil. Eso no significa que siempre vaya a ser demasiado difícil; sólo significa que tenemos que cambiar nuestro nivel de excitación o cambiar algo de la tarea. La motivación humana funciona mejor con un nivel moderado de excitación.

La ley de Yerkes-Dodson

El TAO se basa en la Ley de Yerkes-Dodson. Como probablemente habrás adivinado por el nombre, Yerkes y Dodson basaron esta ley en sus estudios sobre el estrés y la motivación. El principio de esta ley es que la excitación y la motivación aumentan juntas hasta que alcanzan un determinado punto. En cuanto la excitación supera un nivel óptimo y se vuelve demasiado alta, la motivación empieza a disminuir.

Teoría de la excitación óptima, un gráfico que representa la Ley de Yerkes-Dodson, StudySmarter

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Fg. 2 Ley Yerkes-Dodson, Wikimedia Commons

John tiene un restaurante y se estresa durante la hora punta del almuerzo. Se da cuenta de que el estrés de la hora punta del almuerzo le hace cometer errores mientras trabaja. Cuando se esfuerza por mantener la calma, no se siente tan apurado y siente que puede manejar mejor las cosas. También comete menos errores. Ahora intenta mantener la compostura (reducir su nivel de excitación) cada vez que el restaurante empieza a ponerse frenético.

Teoría de la Excitación Óptima - Conclusiones clave

  • Robert Yerkes y John Dodson (1908) desarrollaron la teoría del arousal óptimo(OAT) basándose en sus investigaciones.
  • En la teoría de Yerkes y Dodson, arousal es el estado de estar alerta, estimulado y motivado, y motivación es el deseo de dedicarse a una tarea.
  • Tu "punto dulce" particular en términos de excitación es único para ti. Tu nivel óptimo de excitación puede ser distinto del de otra persona y puede cambiar en función de la tarea.
  • Yerkes y Dodson descubrieron que una determinada cantidad de estrés (una cantidad óptima) aumenta la excitación y la motivación.
  • La ley de Yerkes-Dodson establece que la excitación y la motivación aumentan juntas hasta que alcanzan un determinado punto. En cuanto la excitación supera el nivel óptimo y se vuelve demasiado elevada, la motivación empieza a disminuir.
Preguntas frecuentes sobre Teoría de la Activación Óptima
¿Qué es la Teoría de la Activación Óptima?
La Teoría de la Activación Óptima postula que existe un nivel óptimo de activación (arousal) que maximiza el rendimiento en tareas.
¿Cómo afecta la activación óptima al rendimiento?
El rendimiento es máximo cuando la activación está en un nivel intermedio; niveles muy bajos o muy altos de activación pueden perjudicarlo.
¿Quién propuso la Teoría de la Activación Óptima?
La teoría fue desarrollada por psicólogos como Donald Hebb y otros que estudiaron la relación entre arousal y rendimiento.
¿Cuál es la relación entre la Teoría de la Activación Óptima y el estrés?
La teoría indica que un nivel moderado de activación puede mejorar el rendimiento, mientras que la activación excesiva, típica del estrés, puede disminuirlo.
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Lily Hulatt es una especialista en contenido digital con más de tres años de experiencia en estrategia de contenido y diseño curricular. Obtuvo su doctorado en Literatura Inglesa en la Universidad de Durham en 2022, enseñó en el Departamento de Estudios Ingleses de la Universidad de Durham y ha contribuido a varias publicaciones. Lily se especializa en Literatura Inglesa, Lengua Inglesa, Historia y Filosofía.

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Gabriel Freitas es un ingeniero en inteligencia artificial con una sólida experiencia en desarrollo de software, algoritmos de aprendizaje automático e IA generativa, incluidas aplicaciones de grandes modelos de lenguaje (LLM). Graduado en Ingeniería Eléctrica de la Universidad de São Paulo, actualmente cursa una maestría en Ingeniería Informática en la Universidad de Campinas, especializándose en temas de aprendizaje automático. Gabriel tiene una sólida formación en ingeniería de software y ha trabajado en proyectos que involucran visión por computadora, IA integrada y aplicaciones LLM.

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