Tesis, antítesis y síntesis del aprendizaje causal (o defensa de un modelo integrador)

Abstract

Se recopila 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, se plantea un modelo que restringe el rango de estructuras algorítmicas viables. Las críticas al artículo en el que se presenta dicho modelo se han debido, fundamentalmente, a una asimilación de los niveles de análisis y los niveles de representación en la explicación de los fenómenos psicológicos. Parte de la solución a la controversia planteada pasa por resolver las posibles imprecisiones terminológicas y conceptuales cometidas. Por tanto, en esta réplica hemos realizado, en primer lugar, un esfuerzo adicional por establecer una terminología que facilite una verdadera comunicación entre los especialistas del área. Y, en segundo lugar, se pretende 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 él se pretende, 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 más amplio.