Vídeo de automodelado

El video-modelado (VM) es una forma de aprendizaje observacional en la que los individuos se ven a sí mismos realizando con éxito un comportamiento en un video y luego imitan ese comportamiento. El VM permite a las personas verse a sí mismas teniendo éxito, comportándose adecuadamente o realizando nuevas tareas. Peter Dowrick, un investigador clave en el desarrollo del modelado, describió dos formas de VM: la retroalimentación anticipada (feedforward) y la auto-revisión. La auto-revisión implica que alguien con una habilidad relativamente desarrollada observe ejemplos de rendimiento óptimo. Un buen ejemplo es el procedimiento utilizado por Laura Wilkinson, medallista de oro en salto de plataforma, antes de cada competición. En una entrevista después de su actuación, se le preguntó cómo se preparaba para la competición. Dijo que veía un video que consistía en sus mejores saltos junto con el aliento de su familia y entrenadores. La auto-revisión se utiliza principalmente en el entrenamiento deportivo como una forma de visualización. La retroalimentación anticipada, por otro lado, se utiliza con personas que no tienen una habilidad o cuando está surgiendo una nueva habilidad. Por lo tanto, la retroalimentación anticipada es el método más utilizado en entornos educativos o clínicos. Debido a que la retroalimentación anticipada implica nuevas habilidades o comportamientos realizados por el espectador, generalmente requiere algún grado de edición de video para hacer que parezca que el espectador está actuando de una manera avanzada. El término "retroalimentación anticipada" puede contrastarse con el término más tradicional de "retroalimentación", en relación con la recepción de información sobre el rendimiento. La retroalimentación permite a las personas ver cómo están haciendo. La retroalimentación anticipada les permite ver cómo podrían estar actuando; un yo futuro.