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Convergência, Interdisciplinaridade e Inovação na Pós-Graduação

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Convergência, Interdisciplinaridade e Inovação na Pós-Graduação

Discussão sobre Convergência, Interdisciplinaridade, Inovação e suas implicações com os Programas de Pós-Graduação em Biociências e Biotecnologia da UNESP-Araraquara

Discussão sobre Convergência, Interdisciplinaridade, Inovação e suas implicações com os Programas de Pós-Graduação em Biociências e Biotecnologia da UNESP-Araraquara

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Convergência, Interdisciplinaridade e Inovação na Pós-Graduação

  1. 1. INTERDISCIPLINARIDADE E CONVERGÊNCIA: CONQUISTAS E DESAFIOS Roberto C. S. Pacheco 31.10.2017 UNESP - Araraquara Convergência Convergência Digital Science Interdisciplinaridade Conquistas Desafios
  2. 2. AGENDA
  3. 3. NOSSAS LENTES Como nossa trajetória influencia as visões aqui discutidas?
  4. 4. LENTES E-GOV GT Capes 1997-2004 2004-2011 2005-2007 2011-2012 2016-2017 2009-2011 A liderança em projetos e-Gov em diferentes áreas de CTI oportunizou compreender os atores, seus papéis e relações em sistema de CTI
  5. 5. LENTES EMPREENDEDORAS Grupo Stela Instituto Stela EGC/UFSC TEKIS InCommons 1996 2002 2004 2005 2014 A liderança e a participação em instâncias de criação de grupo de pesquisa, instituto de P&D, empresa e de um PPG Interdisciplinar ajudam a compreender os desafios e conquistas do sistema de inovação e empreendedorismo do País
  6. 6. CONVERGÊNCIA O que é e como se manifestado ? http://issnschoolspa.com/threads-of-one-becomes-a-rope-of-strength/
  7. 7. CONVERGÊNCIA Todas as mídias tecnológicas, industriais, conteúdos e audiências vivem o fenômeno de uma fusão nas dimensões tecnológica, econômica, social, cultural e global. Renascença Digital Heny Jenkins, Junho de 2001 Fenômeno decorrente da convergência de textos, gráficos, sons e dados, que causa a interconectividade, complexidade, aceleração, intangibilidade e instantaneidade das comunicações Cultura Digital M. Rex Miller, Maio de 2005
  8. 8. DESMATERIALIZAÇÃO E DESINTERMEDIAÇÃO Um dos principais efeitos está no senso do que é propriedade para as novas gerações TER está dando lugar a USAR http://pt.slideshare.net/apnarain/life-as-a-service http://www.timesharedvacations.com/services.php
  9. 9. PREFIXOS DA CONVERGÊNCIA Crowd Co Open Wiki Multi Inter Trans
  10. 10. PREFIXO CROWD https://www.ted.com/talks/howard_rheingold_on_collaboration#t-1021674
  11. 11. PREFIXO OPEN
  12. 12. PREFIXO CO... http://www.scarletdt.com/wp_WWNT/wp-content/uploads/2013/08/PAM2sm1.jpg
  13. 13. PREFIXO WIKI
  14. 14. PREFIXO MULTI... https://www.teachingenglish.org.uk/article/multicultural-uk http://www.peaceandjustice.org/wp-content/uploads/2017/01/chart.jpg Just ten multinational conglomerates control almost all of the food and beverage “brands” we all recognize. ● Associated British Foods (ABF) ● Coca-Cola ● Danone ● General Mills ● Kellogg ● Mars ● Mondelez https://www.behindthebrands.org/brands/
  15. 15. PREFIXO INTER https://www.kbmanage.com/concept/virtual-organisations https://vigyanix.com/blog/healthcare-interoperability-opportunities-challenges-solutions/
  16. 16. PREFIXO TRANS Howard Rheingold td-net
  17. 17. INOVAÇÃO Concepção e impacto da convergência http://www.forbesindia.com/media/images/2017/Jul/img_97811_innovation_shutterstock_bg.jpg
  18. 18. Inovação é a criação de um novo valor de consumo no mercado com um modelo de negócio sustentável para que a empresa permaneça produzindo-o. Curtis Carlson SRI - Stanford Research Institute Obama´s Innovation Adviser • Inovar é criar e entregar valor • É o beneficiário quem avalia esse valor • Inovação deve ter um modelo de negócio sustentável O que é inovação ?
  19. 19. Qual é o principal produto da inovação? prósperos ambientalmente sustentáveis socialmente responsáveis seguros (longevos) Curtis Carlson SRI - Standford Research Institute Obama´s Innovation Adviser
  20. 20. Fonte: Hitendra Patel (adaptado) COMO OCORRE A INOVAÇÃO? VERSÃO PRAGMÁTICA
  21. 21. Fonte: Hitendra Patel (adaptado) Bookstore 1995 2003 Viagem 1997 2002 8 anos 5 anos Cable TV 1999 20045 anos 2008 20113 anos Celulares 2007 20103 anos 2012 2014 2 anos INOVAÇÃOECONVERGÊNCIA
  22. 22. Pesquisa Básica Pesquisa Aplicada Desenvolvimento experimental Inovação E A INOVAÇÃO TECNOLÓGICA? Investigação original realizada com o objetivo de adquirir novos conhecimentos especificamente voltados a um objetivo prático. Todo e qualquer Conhecimento introduzido e utilizado em um processo econômico ou social (na forma de bem ou serviço) Pressupõe introdução de novo em produto ou processo adquirido (comprado) por beneficiário, por meio de modelo de negócio sustentável (Carlson, 2006) Trabalho sistemático sobre conhecimento existente adquirido pela pesquisa e/ou pela experiência prática, que é direcionado a produzir novos materiais, produtos ou para instalar novos processos, sistemas ou serviços ou para melhorá-los substancialmenteTrabalho teórico ou experimental realizado prioritariamente para adquirir novo conhecimento sobre um fenômeno, sem qualquer preocupação com aplicação ou uso. Fonte: OCDE, 2010
  23. 23. COMO OCORRE A INOVAÇÃO? Fonte: Pacheco, Manhães e Uriona 2017 HOW (Mechanisms) WHO (Stakeholders) GOALS (Why) LOCALS (Where) WHAT (Definition) Ex. “creation and delivery of new customer value in the marketplace with a sustainable business model for entreprise producing it” Nossa Visão (Sistêmica)
  24. 24. COMO OCORRE A INOVAÇÃO? Fonte: Pacheco, Manhães e Uriona 2017 Inovação é resultado multidimensional da coprodução de múltiplos atores e fatores
  25. 25. INTERDISCIPLINARIDADE http://blogs.bournemouth.ac.uk/research/2015/04/14/is-interdisciplinarity-the-future/
  26. 26. QUAIS SÃO OS PRINCIPAIS DESAFIOS DA HUMANIDADE NESTE SÉCULO? http://www.bbc.com/future/tags/grand-challenges Equality Clean Energy Global Health Privacy Security Unemployment Sustainable democracy
  27. 27. QUAIS SÃO OS PRINCIPAIS DESAFIOS DA HUMANIDADE NESTE SÉCULO? https://21stcenturychallenges.org/discover/ • Climate Change (low carbon) • Globalization and Geopolitics • Population, Demographics and Migration • Human health and development • Ecosystem protection • Natural hazards and risks • Natural resources (food, water, energy) • Technology and Communication
  28. 28. O QUE ISTO IMPLICA PARA AS POLÍTICAS DE CT&I? https://innovationpolicyplatform.org/system/files/Meeting21st%20CenturyChallenges_Final_Web_0_0 .pdf ST&I IN DIGITASATION AND GLOBALISATION • Open Science • New approaches for funding • Global governance of Science • INTERDISCIPLINARY SCIENCE ST&I FOR SUSTAINABLE GROW • Synthetic biology and industrial bioeconomy • Nanotechnology • Green innovation • Biomedical research and healthy ageing • Open innovation: MANAGEMENT OF KNOWLEDGE • INTERDISCIPLINARY SCIENCE ENHANCING AND EVALUATING ST&I IMPACT OF POLICIES • Evaluating public support for ST&I • ST&I policy improvement • Skills for ST&I Relatório OCDE, 2015
  29. 29. CONHECIMENTO CIENTÍFICO Fonte: Pacheco, 2015 Nos últimos 50 anos, novos arranjos na construção científica têm proposto a combinação de saberes de forma Multi, Inter e Transdisciplinar
  30. 30. INTERDISCIPLINARIDADE NO BRASIL Fonte: www.capes.gov.br – GEOCAPES (2013) 335 Interdisciplinar 223 Ciências Agrárias I 182 Administração Pública e de Empresas 170 Educação 154 Letras e Linguística 141 Biodiversidade 140 Ensino 126 Engenharias III 115 Engenharias I 114 Ciências Ambientais ... 49 Comitês 3452 PPG Acadêmicos 703 PPG Profissionais
  31. 31. EVOLUÇÃO DA CAINTER • O total de cursos multidisciplinares se elevou de 4% do total de cursos em 1999 para 11% em 2010, ou seja, da 9ª grande área em termos de total de cursos, a Multidisciplinar se tornou a 5ª, ao lado das ciências agrárias. • “A pós-graduação, como um todo, cresceu no mesmo período 126%, enquanto a área Multidisciplinar cresceu em número de cursos a taxas superiores a 10% ao ano por uma década contínua.” Fonte: Pacheco (2012) “Diplopia da Avaliação”
  32. 32. PPG INTERDISCIPLINARES NO PAÍS • Há PPGs Multi/Inter em todos os Estados • Na última avaliação houve aumento médio no total de PPGs de 34% no desde a avaliação anterior • A região Sul reduziu sua participação relativa
  33. 33. DIGITAL SCIENCE
  34. 34. DIGITAL SCIENCE Pacheco, R.; Nascimento, E. and Weber, R. Digital Science: Cyberinfrastructure, e-Science and Citizen Science. In “Knowledge 4.0 - Managing Knowledge in Digital Change”. Edited by Klaus North, Wiesbaden Business School. Ronald Maier, University of Innsbruck. Oliver Haas, GIZ. 2018 – To be published. Um Sistema compartilhado por comunidades científicas e sociais engajadas em resolver problemas complexos baseados no bem comum e no compartilhamento de métodos, dados, informação e infraestrutura tecnológica ou metodológica.
  35. 35. Concepts Crowdsourcing: “a new paradigm for utilizing the power of “crowds” of people to facilitate large scale tasks that are costly or time consuming with traditional methods.” (Yan et al., 2009, p. 347). Collaboratories: “virtual entities that allow scientists to collaborate with each other across organizations and physical locations” (Gil et al., 2007, p. 25) Open access: is “an alternative to the traditional subscription-based publishing model made possible by new digital technologies and networked communications (…) with no expectation of direct monetary return and made available at no cost” (McLellan, 2003, p.52). Data science: “the application of quantitative and qualitative methods to solve relevant problems and predict outcomes”. (Waller and Fawcett, 2013, p. 78). Methods Community Based Monitoring (CMB): “a process where concerned citizens, government agencies, industry, academia, community groups and local institutions collaborate to monitor, track and respond to issues of common community concern” (Whitelaw et al., 2003, p. 410). Scientific workflow systems: is “a system that orchestrates and manages virtual experiments for scientists” (Rygg, Sumitomo and Roe, 2006, p. 2). Semantic e-Science: “is an approach supporting research collaboration in which all the services of data access, integration, provenance, and data processing need semantic representation”. (Le Dinh, Nomo, and Ayayi, 2015, p. 38). Linked data: was first proposed by Tim Berners-Lee (2006) to indicate how data should be published on the web (i.e., as a network of machine readable, connected data disposed on a non-proprietary format according to RDF standards). Network ontology: “is a formal specification that describes the capabilities of the network” (Koderswaran and Joshi, 2009, p. 4). It is also a “a meta-ontology that draws on established ontologies and controlled vocabularies” (Srinivasan et al., 2007, p. 325). Technologies Service-oriented computing: “is a paradigm that utilizes services as fundamental elements for application design” (Escoffier, Hall, and Lalanda, 2007, p. 474), a distributed computing and e-business processing that changed the software applications design, architecture, delivery and use (Amir and Zeid, 2004, p. 192). Cloud computing: “a model for enabling ubiquitous, convenient, on-demand network access to a shared pool of configurable computing resources (e.g., networks, servers, storage, applications, and services)”. (Mell and Grance, 2011, p. 3). Grid computing: “refers to the large-scale integration of computer systems (via high-speed networks) to provide on- demand access to data-crunching capabilities and functions not available to one individual or group machines”. (Foster, 2003, p. 81). Connectivity technologies: “Connectivity technologies are those that provide communications and connectivity between systems, including enterprise network management, videoconferencing systems (e.g. routers, VoIP, Ethernet)” (Sethi, Larson and Tafti, 2014, p. 6), mobile, IoT, and others. Pacheco, R.; Nascimento, E. and Weber, R. Digital Science: Cyberinfrastructure, e-Science and Citizen Science. In “Knowledge 4.0 - Managing Knowledge in Digital Change”. Edited by Klaus North, Wiesbaden Business School. Ronald Maier, University of Innsbruck. Oliver Haas, GIZ. 2018 – To be published.
  36. 36. Citizen Science and Transdisciplinarity • Citizen scientists training (Crabbe, 2012; Carlson, et al. 2015) • CS project management (Bonney et al., 2014) • CS data governance (Bain, 2016) • Wicked problem assessment (Pohl et al., 2017) • Collaborative consensus (Defila and Giuglio, 2017) E-Science and Cyberinfrastructure • Scientific cloud computing (Lee, 2010) • Grid computing management (Nabrzyski et al., 2012) • Crowdsourcing management (Toch, 2014; Law et al., 2017) • Scientific data management (Wilkinson et al., 2016) • Sensor networks for citizens (O´Grady et al., 2016) • Science gamification (Newman et al., 2012) Science and Technology Management • Sustainable development (Masis et al., 2009) • Multi/Inter/Transdisciplinary investment and assessment (Konig and Gorman, 2017; Huutoniemi and Rafols, 2017) • Cybermetrics and Altmetrics (Priem et al., 2012) • Transnational science (Walker, 2012) DIGITAL SCIENCE CHALLENGES AND TRENDS Pacheco, R.; Nascimento, E. and Weber, R. Digital Science: Cyberinfrastructure, e-Science and Citizen Science. In “Knowledge 4.0 - Managing Knowledge in Digital Change”. Edited by Klaus North, Wiesbaden Business School. Ronald Maier, University of Innsbruck. Oliver Haas, GIZ. 2018 – To be published.
  37. 37. CITIZEN SCIENCE CyberTracker https://cybertrackerblog.org/category/conservation-2/ Photo Credit: Wisconsin Department of Natural Resources, CC BY-ND. Livro de Alan Irwin (1995) Coleta de amostra da qualidade da água do Rio Mississipi Rastreamento de animais na Africa http://www.birds.cornell.edu/citscitoolkit/ http://scistarter.com/index.html + de 400 projetos
  38. 38. Connectivitytechnologies DIGITAL SCIENCE – VISÃO GERAL Data Exploitation Data Analysis Data Dissemination Data Creation CI eS CS Crowd sourcing Open access Data Science CB M Service oriented comp. cloud Grid Connectivi ty Scientific Workflow Semantic eS Linked Data Network Ontology GridComputing CloudComputing Service oriented computing Citizen scientists Students Professors Researchers Policy makers Business people Social workers Crowdsourcing Data Science Open Access Common Information Common Knowledge Common Data Sets Network Ontologies Linked Data Collaboratories
  39. 39. CONQUISTAS http://socialentrepreneurs.ie/assets/2015/11/Take-the-Leap-474x317.jpg
  40. 40. CONQUISTAS Inovação = P&D + Mercado -> Competitividade Multidisciplinaridade -> Pesquisa Aplicada Interdisciplinaridade -> P&D Transdisciplinaridade -> Inovação Compreensão: COMPLEXIDADE O caminho da pesquisa à inovação é complexo e multifacetado Framework: inovação sob a perspectiva da interdisciplinaridade. Pacheco, Maldonado e Uriona, 2017.
  41. 41. CONQUISTAS Sociedade -> Demanda e cultura Empresa -> Mercado e Competitividade Universidade -> Formação e Conhecimento Governo -> Planeja e Financia Legislativo -> Regula e Incentiva https://worldbusinessincubation.files.wordpress.com/2013/08/innovation-ecosystem-model1.jpg Somente coprodução virtuosa pode levar à inovação sustentável Conscientização: COPRODUÇÃO
  42. 42. DESAFIOS
  43. 43. O TAMANHO DO DESAFIO... https://www.youtube.com/watch?v=ofWK5WglgiI “The problem is not with the technology! It is with ourselves. We need to reinvent our organizations so we can share this prosperity more broadly, if that is the society we want live in….. (…) But I don´t have the answer yet” Erik Brynjolfsson, 2013 “What good is a world which we have these really snazzy machines, and we listen all these great music for free, but we don´t have gain for employment and we have the next generation coming up with high school dropouts?” Robert Gordon, 2013
  44. 44. LEIDEN MANIFESTO Fonte: Baseado em Diana Ricks and Paul Wouters Avaliações Quali-Quanti Dados quantitativos devem apoiar avaliações qualitativas e as decisões dos especialistas avaliadores (e não visar substituir avaliadores). Estratégia Programas organizacionais devem ser a base/alvo da avaliação. A escolha de indicadores deve considerar o amplo espectro de propósitos da ciência (não há um modelo único de avaliação para todos os contextos) Proteção à Excelência Regional Indicadores de impacto são indexações americanas. Devem ser criadas métricas que cubram a mensuração de qualidade de produção que não esteja no idioma inglês. Transparência A coleta de dados e os processos analíticos devem ser abertos, transparentes e simples. Simplicidade é uma virtude para indicadores, porque promove transparência e rastreabilidade. Feedback e Qualidade de Dados Deve haver esforço direcionado para melhoria na qualidade de dados, por autoverificação ou auditoria externa. Quem é avaliado deve poder verificar dados e análises e deve haver investimento em qualidade. Diversidade temática Considerar a variedade de ênfases e práticas entre os diversos campos da ciência (ex. tipos de veículos, prática de citação, coautoria, etc). Trajetórias individuais Avaliação qualitativa é crucial à análise de trajetórias individuais (ainda que possa ser apoiada por indicadores) Diversidade de indicadores Deve-se evitar a falsa precisão e concretude de indicadores. Deve-se usar múltiplos indicadores para se ter uma visão mais plural e robusta. Efeitos colaterais da avaliação Indicadores modificam os sistemas segundo os incentivos que oferecem. É sempre aconselhável ter múltiplos indicadores para evitar a “gamificação” da avaliação.. Atualização dos indicadores A missão das organizações e o próprio sistema científico evoluem continuamente. Métricas deixam de ser úteis e devem ser substituídas.
  45. 45. DESAFIOS Autocrítica Cada partícipe dos ecossistemas de CT&I deveria ter clara a distância entre sua atuação atual e o que é necessário para um sistema virtual. Exemplo: Nas Universidades  Concursos disciplinares  Currículos ultrapassados  Internacionalização  Modalidade Profissional efetiva na PG http://pdimagemecarreira.com/principal/wp-content/uploads/2015/10/comparacao.jpg
  46. 46. DESAFIOSAvaliação de PD&I Há de se diferenciar o propósito e consequências dos diferentes tipos de avaliação: I. Avaliação de eficiência no uso de recursos (governança e prestação de contas); II. Avaliação de performance e resultados em pesquisa (via bibliometria, avaliação por pares) III.Avaliação de impacto ex-ante ou ex-post de tecnologia e inovação na sociedade (avaliação de impacto). Salles-Filho et. al (2011) Modelo Lógico da Kellogg Foundation
  47. 47. DESAFIOS Alteridade Institucional Ainda há muita dificuldade de compreensão sobre a diferenciação e complexidade de P&D e inovação: http://padmashanti.blogspot.com.br/2011/03/alteridade.html • Marco regulatório efetivo para CT&I • Compra governamental indutora • Uso correto dos incentivos fiscais • Controle da gestão x gestão do controle • Resolução conjunta de problemas
  48. 48. DESAFIOS Desafios que se quer compreendemos... 3 de outubro de 201710 de maio de 2016
  49. 49. INTERDISCIPLINARIDADE E CONVERGÊNCIA: CONQUISTAS E DESAFIOS Roberto C. S. Pacheco 31.10.2017 UNESP – Araraquara pacheco@egc.ufsc.br

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