conocimiento, sistemas complejos, decisiones, incertidumbre, riesgos
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Julio 18, 2007
Conocimiento,
Sistemas complejos,
Decisiones,
Incertidumbre,
Riesgos.
Nora H Sabelli
Center for Technology in Learning, SRI International
Center on Learning in Informal and Formal Environments
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Julio 18, 2007
El programa de estudios indica los siguientes temas:
• Como entender y manejar cambios imprevisibles y rápidos
• La producción del conocimiento en sistemas caóticos.
• La vida media del conocimiento bajo diversas condiciones.
• Como analizar problemas complejos y desarrollar soluciones para resolverlos.
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Julio 18, 2007
Un objetivo de esta sesión es entender los procesos de la toma de decisiones en problemas complejos y en situaciones caóticas o inciertas.
De importancia para entender y manejar tanto la incertidumbre como el riesgo es el concepto de perspectiva individual:
buscar el riesgo, aceptar el riesgo y evitar el riesgo
Como evaluar la incertidumbre y el riesgo no son siempre familiares o aceptables a los funcionarios con poder de decisión.
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Julio 18, 2007
Es necesario tener claro qué soluciones se buscan:
óptimas
eficientes
eficaces
robustas
resistentes (flexibles, adaptables)
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Julio 18, 2007
Debemos distinguir entre
caos (en particular el caos determinista)
incertidumbre
unknowability (imposibilidad de obtener conocimiento)
Y mencionar características de
innovación
maestría
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Julio 18, 2007
Sistemas Caóticos y Sistemas Complejos
sistemas abiertos y sistemas cerrados
Los sistemas complejos con sistemas no lineales,
Cuando existe retroalimentación positiva (refuerzo) se puede llegar a un sistema caótico
El caos puede ser determinista; es decir aunque no sea totalmente previsible, puede dar lugar a una serie de comportamientos predecibles.
Los sistemas “al borde del caos” son ‘sistemas complejos adaptables’ no determinados, pero pueden ser, de hecho, modelados con métodos probabilísticos.
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Julio 18, 2007
“Strange attractors”
“Attractors” porque sus resultados están restringidos
“Strange” porque el sistema puede saltar de un resultado a otro
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Julio 18, 2007
La incertidumbre puede ser:
Temporaria
Técnica: inexactitudsoluble por medio de análisis de errores
Metodológica: variable (incierta)soluble por triangulación
Epistemológica: ignorancia fundamental (“unknowability”)
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Julio 18, 2007
Causas de incertidumbre
Contexto sociopolítico e institucional
Límites del sistema y definición del problema– Límite del sistema– Formulación del problema– Líneas de argumentación
Modelo/instrumento de medición– Indicadores– Estructura conceptual y suposiciones del modelo– Estructura técnica del modelo– Parámetros
Información– Errores en los datos– Interpretación
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Julio 18, 2007
The certainty trough
MacKenzie, D. (1990). Inventing Accuracy: a historical sociology of nuclear missile guidance (Cambridge, Mass.: MIT).
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Maestría e InnovaciónMaestría involucra:
• Conocimiento disciplinario (basado en el aspecto dominante del problema)
• Conocimiento interdisciplinario (basado en la naturaleza del problema)
• Conocimiento evidenciado en “comunidades de práctica”
• Balance asimétrico entre eficacia e innovación
Innovación puede ser innovación
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Julio 18, 2007
Innovaci
ón
Eficacia
Experto adaptable
Experto rutinario
Principiantefrustrado
Principiante
Corredor ó
ptimo de a
daptació
n
El concepto de “Adaptive Expertise” from Hatano & Inagaki ofrece un marco inicial adecuado. LIFE lo considera como un balance entre eficiencia e innovación, incluyendo la necesidad de abandonar creencias o modalidades previas.
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Julio 18, 2007
Impide la innovación el desarrollo de eficiencia?
Innovación y eficacia no son incompatibles
El objetivo es un balance
entre ambas
Estudios demuestran que es posible
obtener las dos:
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Julio 18, 2007
Maestría
(Adaptive
Expertise)
Fault
Pérdida de productividad
Planicie de eficiencia
(expertise)
(S)
(D)
Trajectorias de desarrollo de maestría (Dan Schwartz)
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Julio 18, 2007
Definitions from NSF Innovation and Discovery Workshop: The Scientific Basis of Individual and Team Innovation and Discovery (2006)
La innovación no involucra necesariamente un cambio
fundamental en algún aspecto del entorno general. Se
puede referir a cambios en formas de hacer y pensar que
son novedosas para la persona o para su contexto, o que
desarrollan nuevas maneras de coordinar la interacción
de la persona con sus recursos.
Innovación o innovación
Ambas implican procesos reproducibles, sociales,
cognitivos, y/o físicos situados simultáneamente en el
individuo, en su equipo, y en sus organizaciones.
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Julio 18, 2007
Convertirse en experto involucra desarrollar las disposiciones que permiten adaptarse a cambios externos:
•Habilidades y competencias (por ejemplo, conceptuales, de proceso, estratégicas, tácticas y analógicas
•Competencias metacognitivas (por ejemplo, saber cuando y cómo utilizar los recursos si se los tiene, y cómo obtenerlos si no- en términos de personas, equipos, información.
• Identidad (por ejemplo, los intereses, el compromiso, la persistencia, la orientación al error y al fracaso)
•Relaciones sociales internas al equipo o externas a él: recursos internos, las posibles divisiones del trabajo
•Uso de innovaciones ó y de recursos materiales (por ejemplo, métodos computacionales, material físico necesario)
•Creencias (por ejemplo, las dimensiones que influyen en considerar algo como un problema o no, las estrategias consideradas culturalmente apropiadas, la consideración de balances aceptables cuando los valores y creencias se oponen unas a otras)
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Julio 18, 2007
Una serie de condiciones ambientales promueven pensar en innovar en lugar de realizar la acción rutinaria:
– Los modelos valorados: Otras personas valoran una pericia mayor.
– Los apoyos sociales: Diferentes mentores y colegas
– La capacidad de experimentar (play) que lleva a explorar ideas y apreciar sus beneficios
– Aceptar la innovación como herramienta de trabajo
– Necesidad de responder a una crisis crónica
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Julio 18, 2007
Criterios Cognitivos (seleccionados en base a sus impactos afectivos)
Características de adaptive expertise– Curiosidad– Aceptar riesgos– Experimentar con lo nuevo– Interacción con otras personas
Características de eficacia– Evitar distracciones– Limitarse a tareas familiares– Minimizar errores– Inmediata evidencia de éxito
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Julio 18, 2007
Criterios Afectivos(seleccionados en base a sus impactos en aprendizaje)
“Positivity offset”– En entornos neutros, más positivo que negativo– “Salir del nido a explorar”– Comienza a un nivel relativamente alto– Aumenta lentamente en presencia de estímulos externos
“Negativity bias”– En entornos emocionales, más negativo que positivo– “Abandonar la situación inmediatamente”– Comienza a un nivel relativamente bajo– Aumenta rápidamente para evitar daños
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Julio 18, 2007
Material de lectura adicional:
System Dynamics and Uncertainty, Risk, Robustness, Resilience and Flexibility. Erik Pruyt, Delft University of Technology www.systemdynamics.org/cgi-bin/sdsweb?P386
Fundamental uncertainty and ambiguity. David DequechTexto para Discussão. IE/UNICAMP no. 93, mar. 2000.
A complex systems approach to learning in adaptive systems. Peter Allen. International Journal of Innovation Management. Vol 5, June 2001. No. 2 pp, 149-180.