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
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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. Es necesario tener claro qué soluciones se buscan: óptimas eficientes eficaces robustas resistentes (flexibles, adaptables)
5. Debemos distinguir entre caos (en particular el caos determinista) incertidumbre unknowability (imposibilidad de obtener conocimiento) Y mencionar características de innovación maestría
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. “ Strange attractors ” “ Attractors ” porque sus resultados están restringidos “ Strange ” porque el sistema puede saltar de un resultado a otro
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10. The certainty trough MacKenzie, D. (1990). Inventing Accuracy: a historical sociology of nuclear missile guidance (Cambridge, Mass.: MIT).
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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
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14. Maestría ( Adaptive Expertise ) Fault P é rdida de productividad Planicie de eficiencia ( expertise ) (S) (D) Trajectorias de desarrollo de maestría (Dan Schwartz)
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.
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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.