Construcción de un sistema de valoración psicoeducativa para anees sordociegos.

Resumen tomado del autor

Aprendizaje de relaciones de contingencia y causalidad : hacia un an??lisis integral del aprendizaje causal desde una perspectiva computacional

Res??men basado en el del autor. Res??men en castellano e ingl??s

Aprendizaje predictivo y causal : ¿evidencia de diferentes niveles?

Se insiste en la necesidad de diferenciar entre aprendizaje predictivo y causal. De los dos grandes bloques teóricos que existen actualmente, el modelo asociativo y el modelo normativo, se decanta por este último obviando el hecho de que muchos de los efectos a discutir se explican mejor desde una perspectiva asociativa: mientras los modelos normativos indican cuál debería ser el resultado final del aprendizaje, los modelos asociativos explican mejor cuál 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. Por tanto, a pesar del valor heurístico que tiene la propuesta de Perales, se hace necesario mencionar que muchas de sus afirmaciones teóricas no tienen suficiente justificación empírica.

Análisis de tareas experimentales y aproximación computacional al aprendizaje causal.

En el campo del aprendizaje causal se encuentran distintos tipos de tareas experimentales. Se llama la atención sobre la necesidad de diferenciar entre las distintas tareas empleadas para el estudio del aprendizaje causal, cuando es muy probable que cada una de estas tareas midan aspectos diferentes de dicho aprendizaje. Si se quiere determinar la información que es relevante en el aprendizaje causal, y por qué lo es, resulta necesario determinar previamente cuál es la información que proporcionan cada una de las tareas experimentales. A continuación se estudian las tareas de juicios causales y de juicios de probabilidad contrafactual, además de señalar aspectos críticos implicados en estudios ( Perales y Shanks; Perales, Catena y Maldonado, 2001; Perales, Cheng y Catena) para llegar a la conclusión de la importancia del análisis computacional en el estudio del aprendizaje causal y en la necesidad de diferenciar conceptual y experimentalmente entre los diferentes procedimientos de tal estudio.

Inter-relaciones entre los niveles computacional y algorítmico.

Se ofrece una visión teórica del análisis computacional sobre los procesos cognitivos básicos; refiriéndose al análisis de qué tipo de información resulta relevante en el procesamiento causal y por qué ese tipo de información es relevante. Sin embargo, hay que reseñar que el análisis computacional que realizan estos autores es muy parcial, obviándose una serie de principios al menos igualmente definitorios de causalidad: la contigüidad espacial y temporal, la similitud entre causas y efectos, la relación entre la naturaleza de los acontecimientos... Se defiende la postura de que un análisis computacional sobre relaciones de causalidad podría beneficiarse de la consideración de los principios que rigen el aprendizaje asociativo. Se describen algunos ejemplos a través de los que se ilustrará la utilidad de considerar la inter-relación entre niveles ( computacional y algorítmico) para conocer cuáles son los objetivos computacionales del sistema..

Una teoría racional de la causalidad : necesaria mas no suficiente.

Resúmen tomado del autor

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

Resúmen basado en el del autor. Resúmen en inglés y castellano

La función del aprendizaje de relaciones en el contexto de una teoría computacional.

Se presenta una síntesis teórica sobre el problema de qué es el aprendizaje de relaciones causales y por qué se produce. Se adopta una concepción del procesamiento de la información basada en dos niveles, uno computacional y otro algorítmico. La aportación principal consiste en desarrollar el nivel computacional que tiene consecuencias importantes para especificar qué operaciones lleva a cabo el sistema cognitivo sobre las relaciones existentes en el ambiente. Uno de los objetivos de una perspectiva computacional es especificar por qué se produce el aprendizaje. Esta cuestión se refiere al valor funcional o adaptativo del aprendizaje. Su proceso de algoritmación de la evolución de la conducta desempeña un papel adaptativo semejante al logrado por la asimilación genética en el caso de la evolución .

Opiniones y experiencias en el desempeño de la dirección escolar de las mujeres directoras en Andalucía.

Resumen tomado de la publicación

Las emociones en el aprendizaje online.

Resumen tomado de la publicación

Análisis de los tipos de respuestas de alumnos universitarios en la lectura de imágenes sobre movimiento.

Resumen tomado de la publicación

El concepto de cultura entre los futuros maestros : un análisis etnográfico.

Resumen tomado de la publicación

Sostenibilidad de la innovación en los centros escolares : sus bases institucionales.

Monográfico con el título: 'Investigación sobre la práctica de la innovación educativa'. Investigación original con el título: 'Liderazgo y desarrollo sostenibles en las organizaciones educativas'. Resumen basado en el de la publicación

Contextos difíciles e historias turbulentas como motores de la innovación.

Monográfico con el título: 'Investigación sobre la práctica de la innovación educativa'. Investigación original con el título: 'Liderazgo y desarrollo sostenibles en las organizaciones educativas'. Resumen basado en el de la publicación

El futuro de la formación del profesorado universitario.

Monográfico con el título: 'Nuevos desafíos en la formación del profesorado'. Resumen basado en el de la publicación