Aprendizaje Asociativo: modelos explicativos

Descripción

Aprendizaje Asociativo: modelos explicativos del Condicionamiento Clásico

Si su interés es comprender en profundidad el Aprendizaje Asociativo, este libro en español reúne, compara y explica los principales modelos que han dado forma a la disciplina. Desde la perspectiva histórica y teórica hasta la evidencia neurobiológica y el modelado computacional, encontrará una visión integradora, rigurosa y aplicable a docencia e investigación.

Condicionamiento Clásico y evolución de los modelos

El libro traza la trayectoria del Condicionamiento Clásico desde Pavlov hasta el resurgimiento neoasociacionista del siglo XX. Analiza con claridad los modelos Rescorla-Wagner, Mackintosh, Pearce & Hall y SOP de Wagner, destacando cómo cada propuesta explica fenómenos como adquisición, bloqueo, extinción, inhibición y atención selectiva. La obra explica fortalezas, limitaciones y contextos de uso, de modo que el lector pueda evaluar críticamente qué Modelos de Aprendizaje Asociativo aplicar en cada problema.

Perspectiva molecular y bases neurales del aprendizaje

Más allá de la conducta observable, el texto incorpora la mirada de las neurociencias: el Modelo Aplysia (Kandel), Hermissenda (Alkon) y la Membrana Nictitante del Conejo (Thompson). Con un lenguaje claro, se revisan mecanismos celulares y circuitales implicados en memoria y plasticidad sináptica, conectando hallazgos experimentales con los procesos que subyacen al Aprendizaje Asociativo en diferentes especies.

Conexionismo y Redes Neuronales como puente

Una contribución diferencial del libro es la integración con el Conexionismo y las Redes Neuronales Artificiales. A partir de la RNA DYSTAL, se muestra cómo el modelado computacional sirve de puente entre lo molar (conductual) y lo molecular (neural), ofreciendo herramientas para simular en tiempo real aspectos del Condicionamiento Clásico y generar predicciones contrastables en laboratorio y aula.

Enfoque metodológico: epistemología estratégica

Lejos de los reduccionismos, los autores proponen una Epistemología Estratégica que articula niveles de análisis (Top-Down y Bottom-Up). Esta mirada permite comparar teorías, evaluar evidencia y diseñar nuevas investigaciones sobre Aprendizaje Asociativo, promoviendo cooperación entre psicología, neurociencias y neurocomputación.

¿Para quién es este libro?

Pensado para estudiantes de pregrado y posgrado, docentes e investigadores en psicología y neurociencias, es una guía sólida para cursos universitarios, seminarios de teoría del aprendizaje y autoestudio avanzado. También es útil para clínicos interesados en fundamentos del Condicionamiento y para profesionales de IA/ML que buscan analogías formales con RNAs.

Beneficios clave

• Mapas conceptuales y comparativos de los Modelos de Aprendizaje Asociativo más influyentes.

• Puentes claros entre conducta, cerebro y simulación computacional.

• Criterios prácticos para elegir y aplicar modelos en investigación y docencia.

• Recomendaciones para evitar sesgos molares o moleculares y adoptar una visión integradora.

Recursos y lecturas de autoridad

Para ampliar su estudio, el libro se apoya en fuentes reconocidas como revista Psychobiology, resumen oficial del Nobel de E. R. Kandel y revisiones académicas sobre el modelo Rescorla-Wagner y aprendizaje asociativo.

• Harry Klopf, A. A neuronal model of classical conditioning. Psychobiology 16, 85–125 (1988). https://doi.org/10.3758/BF03333113

• Premio Nobel – Eric R. Kandel

• El Modelo Rescorla-Wagner a los veinte

• Scholarpedia – Classical Conditioning / Rescorla-Wagner