Conocimiento, sistemas complejos, decisiones, incertidumbre, riesgos
-
Upload
flacso -
Category
Technology
-
view
5.539 -
download
1
Transcript of Conocimiento, sistemas complejos, decisiones, incertidumbre, riesgos
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
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.
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.
Julio 18, 2007
Es necesario tener claro qué soluciones se buscan:
óptimas
eficientes
eficaces
robustas
resistentes (flexibles, adaptables)
Julio 18, 2007
Debemos distinguir entre
caos (en particular el caos determinista)
incertidumbre
unknowability (imposibilidad de obtener conocimiento)
Y mencionar características de
innovación
maestría
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.
Julio 18, 2007
“Strange attractors”
“Attractors” porque sus resultados están restringidos
“Strange” porque el sistema puede saltar de un resultado a otro
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”)
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
Julio 18, 2007
The certainty trough
MacKenzie, D. (1990). Inventing Accuracy: a historical sociology of nuclear missile guidance (Cambridge, Mass.: MIT).
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
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.
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:
Julio 18, 2007
Maestría
(Adaptive
Expertise)
Fault
Pérdida de productividad
Planicie de eficiencia
(expertise)
(S)
(D)
Trajectorias de desarrollo de maestría (Dan Schwartz)
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.
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)
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
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
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
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.