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Tesis, antítesis y síntesis del aprendizaje causal (o defensa de un modelo integrador)
En este trabajo hemos recopilado la evidencia experimental más relevante existente en el campo del aprendizaje causal, con el objetivo de responder a las preguntas básicas que subyacen a un análisis computacional de la competencia causal humana. Desde las respuestas a dichas preguntas, planteamos un modelo que restringe el rango de estructuras algorítmicas viables. Las críticas al artículo en el que presentamos dicho modelo se han debido, fundamentalmente, a una asimilación de los niveles de análisis y posniveles de representación en la explicación de los fenómenos psicológicos. Parte de la solución a la controversia planteada pasa por resolver las posibles imprecisiones terminologías y conceptuales cometidas. Por tanto, en esta replica hemos realizado, en primer lugar, un esfuerzo adicional por establecer una terminología que facilite una verdadera comunicación entre los especialistas del área. Y, segundo lugar, pretendemos reforzar la conexión lógica entre la evidencia presentada y el modelo propuesto. Dicho modelo, entendido como un modelo no excluyente de otras posturas teóricas, surge como una necesidad impuesta por los datos, y con el pretendemos, ya no defender una visión teórica opuesta a la de los autores situados en el paradigma tradicional de aprendizaje, sino integrar dicho paradigma en un marco explicativo mas amplio.
José César Perales, Andrés Catena, Antonio Maldonado.
Cognitiva (España) 2002. vol 14 (1) 75-93