SISTEMAS COMPLEJOS

Andrea Micolta
Mind Map by Andrea Micolta, updated more than 1 year ago
Andrea Micolta
Created by Andrea Micolta over 3 years ago
12
0

Description

Mapa conceptual del capitulo 1: Learning in and about Complex Systems y Systems Dynamics: Systems thinking and modeling for a complex world

Resource summary

SISTEMAS COMPLEJOS
1 DINÁMICA DEL SISTEMA
1.1 MODELOS MENTALES
1.1.1 De donde se basan las decisiones
1.1.1.1 Incluyen
1.1.1.1.1 Creencias sobre las causas y efectos
1.1.1.1.2 Limites del modelo
1.1.1.1.3 Plazo de tiempo que se considera relevante
1.2 RESISTENCIA POLÍTICA
1.2.1 Al tratad de resolver un problema, hacerlo peor
1.2.1.1 Comportamiento contrario a la intuición de sistemas sociales
1.2.2 Causa
1.2.2.1 Tendencia a interpretar experiencias como una serie de eventos
1.2.2.2 No entender claramente como funciona el sistema
1.2.3 Retroalimentación
1.2.3.1 Negativa
1.2.3.1.1 Debilita o reduce lo que esta pasando en el sistema. Contrarrestan el cambio
1.2.3.2 Positiva
1.2.3.2.1 Refuerza o amplifica lo que este pasando en el sistema
1.2.3.3 Determina la dinámica del sistema
1.2.4 Tendencia de intervenciones para ser vencidos por la respuesta del sistema o la intervención
1.2.4.1 Como entender el sistema y evitar resistencia política?
1.2.4.1.1 Pensamiento sistematico
1.2.4.1.1.1 Habilidad de ver el mundo como un sistema complejo para entender como todo esta conectado
1.2.4.1.2 Surge:
1.2.4.1.2.1 Los modelos mentales nos llevan a una interferencia incorrecta sobre la dinámica de cualquier sistema
1.2.4.1.2.2 Surge de la:
1.2.4.1.2.2.1 Complejidad dinamica
1.2.4.1.2.2.1.1 El comportamiento de sistemas complejos surge de la interacción de los agentes en el tiempo
1.2.4.1.2.2.1.2 Elementos problematicos
1.2.4.1.2.2.1.2.1 Retroalimentación
1.2.4.1.2.2.1.2.1.1 El resultado de nuestras actuaciones define la situación a la que se enfrentara
1.2.4.1.2.2.1.2.2 Retrasos
1.2.4.1.2.2.1.2.2.1 Crean inestabilidad y aumenta la tendencia del sistema de oscilar. Reduce la debilidad de acumular experiencias, probar hipotesis y aprender
1.2.4.1.2.2.1.2.3 Errores de atribución y aprendizaje falso
1.2.4.1.2.2.1.2.3.1 Los eventos no tienen una sola causa
1.3 APRENDIZAJE
1.3.1 Depende de la retroalimentación
1.3.1.1 De lazo simple
1.3.1.1.1 Compara información sobre el estado del mundo real con los objetivos
1.3.1.1.1.1 Se toman decisiones basados en
1.3.1.1.1.1.1 Estructura institucional
1.3.1.1.1.1.2 Estrategias organizacionales
1.3.1.1.1.1.3 Normas culturales
1.3.1.2 De lazo doble
1.3.1.2.1 La retroalimentación del mundo real puede estimular cambios
1.3.1.2.1.1 Involucra
1.3.1.2.1.1.1 Nuevo entendimiento de las situaciones
1.3.1.2.1.1.2 Lleva a nuevos objetivos
1.3.1.2.1.1.3 Nuevas estrategias para tomar decisiones
1.3.1.2.1.2 Permite
1.3.1.2.1.2.1 Rediseñar el modelo
1.3.2 Ciclo de invención, observación, reflexión y acción
1.3.3 BARRERAS
1.3.3.1 Complejidad dinamica
1.3.3.1.1 Encontrar la mejor solución de un numero infinito de posibilidades. Reduce el circuito de aprendizaje
1.3.3.2 Información limitada
1.3.3.2.1 Para la medición solo se hace por una selección de una pequeña fracción de las posibles experiencias. Hay limitado conocimiento del mundo real
1.3.3.3 Variables de confusión y ambigüedad
1.3.3.3.1 Surge por el cambio en el estado del sistema por nuestras decisiones
1.3.3.3.1.1 Cuantitativo
1.3.3.3.1.1.1 Surgen problemas para identificar la estructura y parametros de un sistema al observar su comportamiento
1.3.3.3.1.2 Cualitativo
1.3.3.3.1.2.1 La habilidad del lenguaje de adaptar varios significados
1.3.3.4 Racionalidad limitada y percepciones erroneas de la retroalimentación
1.3.3.4.1 Causada por mapas cognitivos simplificados
1.3.3.4.2 Inferir correctamente la dinámica de mapas causales simples
1.3.3.5 Mapas cognitivos defectuosos
1.3.3.5.1 Ignorar la retroalimentación, multiples interconexiones, retrasos, no linealidad y causas y efectos distantes
1.3.3.6 Interferencias erroneas sobre la dinamica
1.3.3.6.1 Bajo rendimiento debido a la incapacidad de interferir racionalmente sobre la dinamica del sistema a pesar de la perfecta percepción y conocimiento de la estructura del sistema
1.3.3.7 Errores de juicio y parcialidad
1.3.3.7.1 Saber interpretar la retroalimentación. Se da porque las personas: tienen extra confianza en su juicio, ilusiones y la ilusión de control
1.3.3.8 Rutinas defensivas e impedimentos interpersonales para el aprendizaje
1.3.3.8.1 Pensamiento grupal
1.3.3.8.2 Estar a la defensiva haciendo los problemas indiscutibles hasta para las partes que son conscientes que estos existen
1.3.3.8.2.1 "Easing-in" - No criticar abiertamente, hacer preguntas esperando que con la respuesta se haga evidente la critica
1.3.3.9 Fracaso en la implementacón
1.3.3.9.1 Implementación de decisiones incorrectas
1.3.3.9.1.1 Pueden ser retrasadas o cambiadas mientras la organización responde
1.3.3.9.2 Obstaculos para el proceso de aprendizaje
1.3.4 REQUERIMIENTOS PARA UN PROCESO DE APRENDIZAJE EXITOSO
1.3.4.1 Importancia de la simulación
1.3.4.1.1 Unica manera practica de probar un modelo
1.3.4.1.2 Permite probar la hipotesis
1.3.4.1.3 Puede llevar a cambios radicales en la forma como entendemos la realidad
1.3.4.1.4 Fortalece y agiliza la retroalimentación del proceso de aprendizaje
1.3.4.1.5 Pone a prueba el modelo
1.3.4.1.6 Evita retrasos
1.3.4.2 Mejorar el proceso de aperndizaje
1.3.4.2.1 MUNDOS VIRTUALES
1.3.4.2.1.1 Modelos formales
1.3.4.2.1.2 Simulaciones
1.3.4.2.1.3 Micromundos
1.3.4.2.1.4 Permiten
1.3.4.2.1.4.1 Actualizar las habilidades para tomar decisiones
1.3.4.2.1.4.2 Llevar a cabo experimentos
1.3.4.2.1.4.3 Simulaciones
1.3.4.2.1.5 Tipos
1.3.4.2.1.5.1 Modelos fisicos
1.3.4.2.1.5.2 Simulaciones
1.3.4.2.1.5.3 Juego de roles
1.3.4.2.1.6 Dificultades
1.3.4.2.1.6.1 No sirven para recuperar las fallas de los modelos mentales, habilidades de razonamiento cientifico y procesos grupales
1.3.4.2.1.6.2 No reflexionar entre los resultados y las expectativas
1.3.4.2.1.6.3 No hay entendimiento adecuado en el método cientifico
1.3.4.2.1.6.4 Tomar tiempo, esfuerzo y practica para desarrollar habilidades
1.3.4.2.1.6.5 Falta de confianza en el modelo y la representación del problema que se quiere resolver
1.3.4.2.1.7 Ventajas
1.3.4.2.1.7.1 Laboratorios de bajo costo para el aprendizaje
1.3.4.2.1.7.2 Comprensión o dilatación del tiempo y el espacio
1.3.4.2.1.7.3 Experimentación controlada
1.3.4.2.1.7.4 Provar estrategias
1.3.4.2.1.7.5 Experimentar catastrofe
1.3.4.2.1.7.6 Retroalimentación de buena calidad
1.4 Aborda las causas fundamentales que permite que los errores no sean detectados ni corregidos
Show full summary Hide full summary

Similar

INGENIERIA DE MATERIALES
Ricardo Álvarez
Elementos Básicos de Ingeniería Ambiental
Evilus Rada
Historia de la Ingeniería
Camila González
Introducción a la Ingeniería de Software
David Pacheco Ji
GENERALIDADES DE LAS EDIFICACIONES
yessi.marenco17
MAPA MENTAL SOFTWARE APLICADOS EN INGENIERÍA CIVIL
Ruben Dario Acosta P
Estado de la ingenería mecánica y su perspectiva a futuro
Roberto Martinez
MAPA CONCEPTUAL SOBRE LA INICIATIVA CDIO
Victor Antonio Rodriguez Castañeda
Características de la Pitahaya y su potencial de uso en la industria alimentaria
Héctor Infanzón
Areas de confeccion industrial
jenialunamedina2405
Diapositivas neumática
Victor Zamora Delgado