Aprendizaje predictivo y causal : ¿evidencia de diferentes niveles?

Abstract

El trabajo de Perales, Catena y Maldonado aborda un reto necesario y complicado. Muchos autores han insistido, desde perspectivas teoricas muy diferentes (p.ej., Cheng, 1997; Miller y Matute, 1996), en la necesidad de diferenciar entre aprendizaje predictivo y causal, pero por el momento no ha sido posible sistematizar de manera clara las relaciones entre ambos. Asi, el intento de Perales y cols. por establecer un marco de referencia para el estudio riguroso y sistematico del aprendizaje predictivo y causal se convierte en una interesante y atractiva propuesta que permite impulsar el desarrollo de nuevas investigaciones en este campo. Consideramos, no obstante, que muchas de las afirmaciones que los autores dan por probadas no lo son tanto, y reflejan unicamente uno de los lados de la polemica existente en la literatura actual. De los dos grandes bloques teoricos que existen en la actualidad, el modelo asociativo y el modelo normativo, los autores parecen decantarse por este ultimo obviando el hecho de que muchos de los efectos que aqui se discuten se explican mejor desde una perspectiva asociativa. Tal y como ya han mencionado Lopez, Cobos, Cano y Shanks (1998), mientras los modelos normativos indican cual deberia ser el resultado final del aprendizaje, los modelos asociativos explican mejor cual es en realidad el proceso por el que se produce el aprendizaje, incluyendo los sesgos y errores que se observan a menudo en el aprendizaje humano y animal, y que no pueden ser explicados por los modelos normativos. Por tanto, a pesar del valor heuristico que tiene sin duda la propuesta de Perales y cols., se hace necesario mencionar que muchas de sus afirmaciones teoricas no tienen suficiente justificacion empirica. En este comentario intentaremos senalar aquellos aspectos del articulo que consideramos mas problematicos a la luz de los datos existentes en la actualidad.