Aprendizaje secuencial: modelos de reglas versus modelos conexionistas

• Autores: Luis Jiménez García
• Localización: Cognitiva, ISSN-e 1579-3702, ISSN 0214-3550, Vol. 8, Nº 2, 1996, págs. 235-255
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    Se revisan tres interpretaciones de los resultados de aprendizaje secuencial de reglas deterministas. La interpretación de Lewicki, Hill y Bizot (1988), en la que se asume la producción de un aprendizaje literal de los algoritmos definidos por los experimentadores, se revela inadecuada a la luz de algunos posteriores (E. G. Perruchet, Gallego y Savy, 1990). Estos autores han propuesto una explicación alternativa basada en el aprendizaje de reglas de frecuencia de movimientos simples. Sin embargo, un análisis en profundidad de nuevos resultados (Ferrer-Gil, 1994) indica que tal mecanismo tampoco podría ser responsable de este aprendizaje. Como tercera vía, se plantea que este aprendizaje podría resultar de la acción de ciertos mecanismos conexionistas de aprendizaje (Cleeremans, 1993). La simulación de las principales características de los resultados de Ferrer-Gil (1994) refuerza esta conclusión.

  • English

    This study reviews three different accounts of the sequence learning produced in paradigms using deterministic rules to generate the stimulus material. The first one, which assumes the acquisition of algorithms identical to the rules defined by the experimenters (e.g., Lewicki, Hill & Bizot, 1988), is proved to be inadequate considering the results of subsequent studies (e.g., Perruchet, Gallego & Savy, 1990). These authors proposed an alternative view based on the learning of frequency rules for simple movements. However, an in-depth analysis of new results (Ferrer-Gil, 1994) shows that none of these mechanisms could underlie these learning effects. As an alternative, it is proposed that learning could arise from the action of some connectionist mechanisms of learning (Cleeremans, 1993). The simulation of the main results reported by Ferrer-Gil (1994) on a simple recurrent network strengthens this conclusion.