Autor/autores:
Stephen M. Fleming
Determinar las bases psicológicas, computacionales y neuronales de la confianza y la incertidumbre es una investigación prometedora que puede arrojar luz sobre los aspectos fundamentales de la metacognición humana. La neurociencia de la confianza ha puesto su enfoque principalmente en los mecanismos que sustentan fenómenos subpersonales, tales como las representaciones...
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Determinar las bases psicológicas, computacionales y neuronales de la confianza y la incertidumbre es una investigación prometedora que puede arrojar luz sobre los aspectos fundamentales de la metacognición humana.
La neurociencia de la confianza ha puesto su enfoque principalmente en los mecanismos que sustentan fenómenos subpersonales, tales como las representaciones de la incertidumbre en el sistema visual o motor. Por otro lado, la investigación en metacognición ha abordado las creencias y el conocimiento a nivel personal sobre el propio desempeño.
Este texto presenta una hoja de ruta para cerrar la brecha entre estos dos campos de estudio, centrando la atención en una clase particular de cálculo de confianza: la confianza proposicional en las propias decisiones o acciones, ya sean hipotéticas o reales.
La confianza proposicional se fundamenta en los modelos del mundo que posee el observador y en su sistema cognitivo. Estos modelos pueden variar en su precisión, lo que explica por qué los juicios metacognitivos son a menudo inferenciales y pueden desviarse del desempeño real en una tarea.
El análisis de la confianza proposicional implica entender cómo las personas evalúan y ajustan sus creencias sobre sus capacidades y decisiones.
Esta evaluación se ve influenciada por la información que el sistema cognitivo procesa y cómo esta información es integrada en los modelos mentales del individuo. La precisión de estos modelos mentales determina la exactitud de los juicios metacognitivos y, por ende, la confianza que una persona tiene en sus decisiones.
Además, este enfoque permite integrar hallazgos dispares sobre la base neuronal de la incertidumbre y el seguimiento del desempeño en un marco común.
Comprender cómo el cerebro representa la incertidumbre y cómo esta representación afecta la metacognición puede ayudar a desarrollar intervenciones metacognitivas más efectivas. Por ejemplo, si se conoce que ciertos mecanismos neuronales están implicados en la evaluación de la confianza, se podrían diseñar estrategias específicas para mejorar la precisión de los juicios metacognitivos.
Este marco común también facilita una nueva comprensión del locus de acción de las intervenciones metacognitivas, es decir, los puntos específicos donde estas intervenciones pueden ser más efectivas. Al identificar las áreas del cerebro y los procesos cognitivos que subyacen a la confianza y la incertidumbre, se pueden desarrollar métodos para mejorar la autoconciencia y el autocontrol metacognitivo. Esto no solo tiene implicaciones para el ámbito académico, sino también para aplicaciones prácticas en campos como la educación, la psicoterapia y la inteligencia artificial.
En resumen, avanzar en la comprensión de las bases psicológicas, computacionales y neuronales de la confianza y la incertidumbre es esencial para profundizar en el conocimiento de la metacognición humana. Este enfoque integrado promete ofrecer nuevas perspectivas y herramientas para mejorar el juicio y la toma de decisiones a nivel personal y profesional.
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