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.