María Pilar Jiménez Aleixandre, Universidade de Santiago de Compostela

Presentación del tema: "María Pilar Jiménez Aleixandre, Universidade de Santiago de Compostela"— Transcripción de la presentación:

1 María Pilar Jiménez Aleixandre, Universidade de Santiago de Compostela
Uso de pruebas en la construcción de explicaciones causales en ciencias María Pilar Jiménez Aleixandre, Universidade de Santiago de Compostela

2 La evaluación de modelos explicativos
Partiendo de que la argumentación es la evaluación del conocimiento en base a las pruebas disponibles, un contexto que nos interesa especialmente es la construcción de explicaciones causales, la evaluación de modelos explicativos. En ellos interaccionan el aprendizaje y uso de conceptos científicos con la competencia en la identificación y uso de pruebas Por ejemplo: qué causa los terremotos; por qué aumenta de volumen el aire al calentarlo; de dónde sale la madera de los árboles

3 ¿qué es un modelo científico?
Una representación abstracta y simplificada de un sistema que hace visibles sus rasgos clave y puede usarse para explicar y predecir fenómenos físicos y naturales. La construcción, uso, revisión y evaluación de modelos son prácticas esenciales del trabajo científico. Llevaron a modelos como el atómico, de partículas, de tectónica de placas, de selección natural, o el de flujo de energía en los ecosistemas Un aspecto central: los mecanismos causales o relaciones causa / efecto

4 ¿Por qué está embrujado el laboratorio?
En 1997 el ingeniero Vic Tandy trabajaba en un laboratorio compuesto por dos largas naves adosadas (9x3 m). Se decía que estaba embrujado, a veces se veían sombras grises que desaparecían al volverse, algunas personas sentían escalofríos. Una noche Tandy trabajaba solo, sintió un sudor frío, y vio de reojo una sombra gris. Se le puso la carne de gallina, pero al mirarla, la aparición se desvaneció. Hipótesis: 1 Alucinaciones: estaba agotado por trabajar a deshora 2 Hay fenómenos para los que la ciencia no tiene explicación y hay que buscarla en otros campos 3 Debe haber una explicación científica aunque él no fuese capaz de encontrarla

5 El florete que vibra solo
Al día siguiente Vic Tandy debía participar en una competición de esgrima y tenía que reparar su florete Tandy llevó el florete al laboratorio, lo sujetó en un torno y la hoja empezó a vibrar con fuerza ¿Posibles explicaciones? ¿Cómo comprobaríamos las conjeturas?

6 Interacción datos / conocimientos teóricos
Tandy decidió que vibraba debido a alguna fuente de energía y sus conocimientos de física le llevaron a pensar que podían ser ondas sonoras que entraran en resonancia con la hoja. Cambiando el florete de sitio identificó el centro del laboratorio como el lugar donde la vibración era más fuerte Concluyó que en laboratorio había una onda estacionaria de baja frecuencia, un infrasonido, no perceptible por el oído humano (frecuencia menor de 20 Hz) Calculó f = v / l, (velocidad sonido / longitud de onda, largo del laboratorio x 2) en 19 Hz ¿Está resuelto el problema?

7 ¿está resuelto el problema?
Esto plantea dos cuestiones: 1 ¿fuente de enerxía que produce el sonido? 2 ¿efecto de onda estacionaria de 19 Hz en un ser humano? Tandy, V. & Lawrence, T. R. (1998) The ghost in the machine. J. of the Society for Psychical Research, 62, 360–364. 1 Un nuevo extractor 2 Los infrasonidos pueden afectar a distintos órganos: oído interno, causando vértigo, náuseas y malestar; al cuerpo en conjunto originando hiperventilación, a los globos oculares, originando visión borrosa, ilusiones ópticas ¿Que relaciones causa/ efecto identificó? ¿están sustentadas en pruebas?

8 Como se elaboran explicaciones causales
Interacción entre datos y conocimientos teóricos ¿fue casualidad? ¿otra persona habría llegado a las mismas conclusiones? (que la vibración se debe a una onda no a “mentes que interactúan con el ambiente”) Identificación de pautas comunes a distintos fenómenos: comportamiento ondas sonoras en tubos, clarinetes... Diseño y realización de un experimento con un objetivo: no “para ver que pasa” Generación de nuevas preguntas Distintas justificaciones para los mismos datos Una de las tres explicaciones es mejor que las otras

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