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Un objetivo de esta sesión es  entender los procesos de la toma de decisiones  en problemas complejos y en situaciones caó...
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Sistemas Caóticos y Sistemas Complejos sistemas abiertos y sistemas cerrados Los sistemas complejos con sistemas no lineal...
“ Strange attractors ” “ Attractors ” porque sus resultados están restringidos “ Strange ” porque el sistema puede saltar ...
La incertidumbre puede ser: <ul><li>Temporaria </li></ul><ul><li>Técnica: inexactitud </li></ul><ul><li>soluble por medio ...
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Maestría e Innovación <ul><li>Maestr í a  involucra: </li></ul><ul><li>Conocimiento disciplinario (basado en el  aspecto  ...
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Impide  la   innovación  el desarrollo de  eficiencia ? <ul><li>Innovación  y  eficacia  no son incompatibles </li></ul><u...
Maestría ( Adaptive Expertise ) Fault P é rdida  de  productividad Planicie de eficiencia  ( expertise ) (S) (D) Trajector...
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<ul><li>Convertirse en experto involucra desarrollar las disposiciones que permiten adaptarse a cambios externos:  </li></...
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Criterios Afectivos (seleccionados en base a sus impactos en aprendizaje) <ul><li>“ Positivity offset” </li></ul><ul><ul><...
Material de lectura adicional: System Dynamics and Uncertainty, Risk, Robustness, Resilience and Flexibility. Erik Pruyt, ...
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Conocimiento, sistemas complejos, decisiones, incertidumbre, riesgos

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    1. 1. Conocimiento, Sistemas complejos, Decisiones, Incertidumbre, Riesgos. Nora H Sabelli Center for Technology in Learning, SRI International Center on Learning in Informal and Formal Environments
    2. 2. El programa de estudios indica los siguientes temas: <ul><li>Como entender y manejar cambios imprevisibles y rápidos </li></ul><ul><li>La producción del conocimiento en sistemas caóticos. </li></ul><ul><li>La vida media del conocimiento bajo diversas condiciones. </li></ul><ul><li>Como analizar problemas complejos y desarrollar soluciones para resolverlos. </li></ul>
    3. 3. 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.
    4. 4. Es necesario tener claro qué soluciones se buscan: óptimas eficientes eficaces robustas resistentes (flexibles, adaptables)
    5. 5. Debemos distinguir entre caos (en particular el caos determinista) incertidumbre unknowability (imposibilidad de obtener conocimiento) Y mencionar características de innovación maestría
    6. 6. 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.
    7. 7. “ Strange attractors ” “ Attractors ” porque sus resultados están restringidos “ Strange ” porque el sistema puede saltar de un resultado a otro
    8. 8. La incertidumbre puede ser: <ul><li>Temporaria </li></ul><ul><li>Técnica: inexactitud </li></ul><ul><li>soluble por medio de análisis de errores </li></ul><ul><li>Metodológica: variable (incierta) </li></ul><ul><li>soluble por triangulación </li></ul><ul><li>Epistemológica: ignorancia fundamental (“ unknowability ”) </li></ul>
    9. 9. Causas de incertidumbre <ul><li>Contexto sociopolítico e institucional </li></ul><ul><li>Límites del sistema y definición del problema </li></ul><ul><ul><li>Límite del sistema </li></ul></ul><ul><ul><li>Formulación del problema </li></ul></ul><ul><ul><li>Líneas de argumentación </li></ul></ul><ul><li>Modelo/instrumento de medición </li></ul><ul><ul><li>Indicadores </li></ul></ul><ul><ul><li>Estructura conceptual y suposiciones del modelo </li></ul></ul><ul><ul><li>Estructura técnica del modelo </li></ul></ul><ul><ul><li>Parámetros </li></ul></ul><ul><li>Información </li></ul><ul><ul><li>Errores en los datos </li></ul></ul><ul><ul><li>Interpretación </li></ul></ul>
    10. 10. The certainty trough MacKenzie, D. (1990). Inventing Accuracy: a historical sociology of nuclear missile guidance (Cambridge, Mass.: MIT).
    11. 11. Maestría e Innovación <ul><li>Maestr í a involucra: </li></ul><ul><li>Conocimiento disciplinario (basado en el aspecto dominante del problema) </li></ul><ul><li>Conocimiento interdisciplinario (basado en la naturaleza del problema) </li></ul><ul><li>Conocimiento evidenciado en “comunidades de práctica” </li></ul><ul><li>Balance asimétrico entre eficacia e innovación </li></ul><ul><li>Innovación puede ser innovación </li></ul>
    12. 12. El concepto de “Adaptive Expertise” from Hatano & Inagaki ofrece un marco inicial adecuado. LIFE lo considera como un balance entre eficiencia e innovaci ó n, incluyendo la necesidad de abandonar creencias o modalidades previas. Innovaci ón Eficacia Experto adaptable Experto rutinario Principiante frustrado Principiante Corredor óptimo de adaptació n
    13. 13. Impide la innovación el desarrollo de eficiencia ? <ul><li>Innovación y eficacia no son incompatibles </li></ul><ul><li>El objetivo es un balance </li></ul><ul><li>entre ambas </li></ul><ul><li>Estudios demuestran que es posible </li></ul><ul><li>obtener las dos: </li></ul>
    14. 14. Maestría ( Adaptive Expertise ) Fault P é rdida de productividad Planicie de eficiencia ( expertise ) (S) (D) Trajectorias de desarrollo de maestría (Dan Schwartz)
    15. 15. 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. I nnovación o i nnovación Ambas implican procesos reproducibles, sociales, cognitivos, y/o físicos situados simultáneamente en el individuo, en su equipo, y en sus organizaciones.
    16. 16. <ul><li>Convertirse en experto involucra desarrollar las disposiciones que permiten adaptarse a cambios externos: </li></ul><ul><ul><li>Habilidades y competencias (por ejemplo, conceptuales, de proceso, estratégicas, tácticas y analógicas </li></ul></ul><ul><ul><li>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. </li></ul></ul><ul><ul><li>Identidad (por ejemplo, los intereses, el compromiso, la persistencia, la orientación al error y al fracaso) </li></ul></ul><ul><ul><li>Relaciones sociales internas al equipo o externas a él: recursos internos, las posibles divisiones del trabajo </li></ul></ul><ul><ul><li>Uso de innovaciones ó y de recursos materiales (por ejemplo, métodos computacionales, material físico necesario) </li></ul></ul><ul><ul><li>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) </li></ul></ul>
    17. 17. <ul><li>Una serie de condiciones ambientales promueven pensar en innovar en lugar de realizar la acción rutinaria: </li></ul><ul><ul><li>Los modelos valorados: Otras personas valoran una pericia mayor. </li></ul></ul><ul><ul><li>Los apoyos sociales: Diferentes mentores y colegas </li></ul></ul><ul><ul><li>La capacidad de experimentar ( play ) que lleva a explorar ideas y apreciar sus beneficios </li></ul></ul><ul><ul><li>Aceptar la i nnovación como herramienta de trabajo </li></ul></ul><ul><ul><li>Necesidad de responder a una crisis crónica </li></ul></ul>
    18. 18. Criterios Cognitivos (seleccionados en base a sus impactos afectivos ) <ul><li>Características de adaptive expertise </li></ul><ul><ul><li>Curiosidad </li></ul></ul><ul><ul><li>Aceptar riesgos </li></ul></ul><ul><ul><li>Experimentar con lo nuevo </li></ul></ul><ul><ul><li>Interacción con otras personas </li></ul></ul><ul><li>Características de eficacia </li></ul><ul><ul><li>Evitar distracciones </li></ul></ul><ul><ul><li>Limitarse a tareas familiares </li></ul></ul><ul><ul><li>Minimizar errores </li></ul></ul><ul><ul><li>Inmediata evidencia de éxito </li></ul></ul>
    19. 19. Criterios Afectivos (seleccionados en base a sus impactos en aprendizaje) <ul><li>“ Positivity offset” </li></ul><ul><ul><li>En entornos neutros, más positivo que negativo </li></ul></ul><ul><ul><li>“ Salir del nido a explorar” </li></ul></ul><ul><ul><li>Comienza a un nivel relativamente alto </li></ul></ul><ul><ul><li>Aumenta lentamente en presencia de estímulos externos </li></ul></ul><ul><li>“ Negativity bias” </li></ul><ul><ul><li>En entornos emocionales, más negativo que positivo </li></ul></ul><ul><ul><li>“ Abandonar la situación inmediatamente” </li></ul></ul><ul><ul><li>Comienza a un nivel relativamente bajo </li></ul></ul><ul><ul><li>Aumenta rápidamente para evitar daños </li></ul></ul>
    20. 20. 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 Dequech Texto 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.
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