Juicios de causalidad y predicción cuando la información recibida en diferentes momentos es contradictoria

Resumen

El objetivo de esta tesis es analizar el aprendizaje sobre las relaciones entre eventos, así como los juicios subjetivos que se emiten en situaciones en las que la información cambia con el tiempo. Las teorías asociativas predicen que los juicios estarán basados únicamente en la información más reciente, mientras que los modelos estadísticos predicen que se integrará la información recibida en diferentes momentos. En esta tesis postulamos que las personas pueden responder de una u otra forma en función de cuáles sean las demandas de la prueba. Esto implica que, tras entrenamientos idénticos, los participantes serán capaces de dar respuestas diferenciales cuando cambian las condiciones de prueba. Los resultados muestran que existen variables de la prueba, tales como el tipo de pregunta, el modo de respuesta, los cambios contextuales y las instrucciones, que inducen al participante a dar un tipo u otro de respuesta. Los participantes emiten una respuesta integradora cuando la pregunta de prueba es de tipo causal o cuando se les pide un único juicio al final del entrenamiento. Por el contrario, se basan en la información más reciente cuando se les pide realizar una predicción y esa predicción deben realizarla frecuentemente. La integración también se observa cuando realizamos la pregunta en un contexto diferente al del tratamiento o cuando, mediante instrucciones, les solicitamos que integren la información al final del entrenamiento. En general, podemos decir que en todos los casos el proceso de aprendizaje es idéntico, observándose las variaciones en el momento de la respuesta. Para poder dar cuenta de estos resultados es necesario reformular las teorías actuales del aprendizaje.