Una teoría computacional sobre resolución de problemas basada en experiencia

Resumen

Varias de las situaciones de toma de decisiones y resolución de problemas en el mundo real son: 1,- Dinámicas, ya que las primeras acciones determinan el ambiente en las que las siguientes se van a tomar. 2,- Dependientes del tiempo, porque las decisiones se deben de tomar en el momento correcto determinado por las demandas del ambiente. 3,- Complejas, en el sentido en que la mayor parte de las variables no están refaccionadas con el resto de manera una-a-una. En esta situación el problema no requiere de una decisión, sino de varias, y estas decisiones son completamente dependientes unas de las otras. En una tarea que cambia continuamente, la misma acción puede ser definitiva en el momento t1 y completamente inútil en el momento t2. No obstante, la investigación experimental tradicional en resolución de problemas se ha concentrado casi exclusivamente en tareas tales como anagramas. Identificación de conceptos, puzzles, etc., que no son representativas de las características descritas. Varios investigadores empezaron a trabajar en un conjunto de tareas experimentales computerizadas que eran complejas, dinámicas y en tiempo real que llamaron Micromundos, y el área de pensamiento y razonamiento que trate de ellas fue llamada Resolución de Problemas Complejos (RPC). La riqueza de los datos generados cuando los participantes solucionan Micromundos es simplemente sobrecogedora. Desde hace años, el área de RPC ha estado plagada de problemas metodológicos, y la ejecución se ha analizado a un nivel muy superficial (las medidas de proceso en su mayoría se consideraban descartadas). El interés de este paradigma de investigación, un híbrido entre los estudios de campo y experimentales, esta ligado al éxito de los avances metodológicos que permitan un análisis de la ejecución. Este trabajo introduce una nueva conceptualización abstracta de la investigación en Micromundos usando una aproximación basada en Aná