Introducing
Your new presentation assistant.
Refine, enhance, and tailor your content, source relevant images, and edit visuals quicker than ever before.
Trending searches
TEORIA DE LA COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES
86
HOW
WHY
EDGAR MORIN: TEORÍA DE LA COMPLEJIDAD Y CIENCIAS SOCIALES. ESTRATEGIAS EPISTEMOLÓGICAS Y METODOLÓGICAS
WHEn
Yulieth Valentina Pardo Gallego
Alejandra Hernandez Rendón
EDGAR MORIN
(París, 1921) Sociólogo y antropólogo francés. Estudioso de la crisis interna del individuo, ha abordado la comprensión del «individuo sociológico» a través de lo que él llama una «investigación multidimensional», es decir, utilizando los recursos de la sociología empírica y de la observación comprehensiva. Fuertemente crítico con los mass-media, ha analizado asimismo los fenómenos de propagación de la opinión.
LA COMPLEJIDAD
Dos modos distintos y antagónicos, quizás, de entender y estudiar la complejidad: el pensamiento complejo de Edgar Morin y las así llamadas ciencias de la complejidad.
TEORÍA DEL PENSAMIENTO COMPLEJO
WHAT
Hace referencia a la capacidad de conectar diferentes dimensiones de la realidad, la cual se ha caracterizado por ir adquiriendo cada vez más componentes, a medida que la humanidad ha ido progresando y evolucionando. La realidad se podría comparar con un tejido, compuesto por múltiples tejidos y, por tanto, algo realmente complejo.
PRINCIPIOS BÁSICOS PARA LA EDUCACIÓN DEL FUTURO
1. Una educación que cure la ceguera del conocimiento.
2. Una educación que garantice el conocimiento pertinente.
En 1999, Edgar Morin propuso los siete saberes o principios básicos para la educación del futuro, de acuerdo a este filósofo, toda sociedad, independientemente de su cultura, debería tratar de fomentar estos saberes en su población.
3. Enseñar la condición humana.
4. Enseñar la identidad terrenal.
PRINCIPIOS BÁSICOS PARA LA EDUCACIÓN DEL FUTURO
5. Enfrentar las incertidumbres.
6. Enseñar la comprensión.
En 1999, Edgar Morin propuso los siete saberes o principios básicos para la educación del futuro, de acuerdo a este filósofo, toda sociedad, independientemente de su cultura, debería tratar de fomentar estos saberes en su población.
7. La ética del género humano.
CIENCIAS DE LA COMLEJIDAD
IQ
Las ciencias de la complejidad se originan por el paso clave dado por la innovación tecnológica de la computación. El estudio del caos, los fractales y los autómatas celulares se expandió gracias a la capacidad de cómputo y simulación que los computadores tienen y los seres humanos no tenemos.
FINALIDAD
Las ciencias de complejidad buscan identificar, comprender, explicar y manejar las propiedades, leyes y procesos, comunes a sistemas complejos de diferente naturaleza. Se ha vuelto crecientemente evidente que la ciencia puede intentar abordar (explicar, comprender, predecir, modelar) fenómenos de alta complejidad
ESTRATEGIAS EPISTEMOLÓGICAS Y METODOLÓGICAS
IDEAS
Las ciencias de la complejidad nos brindan herramientas magníficas para abordar de modo concreto el estudio de fenómenos complejos como la auto-organización, la emergencia, la no-linealidad, etc.
ESTRATEGIAS:
- La metodología de modelización y simulación computacional de sistemas complejos.
- Una de las técnicas de las ciencias de la complejidad: los modelos basados en agentes.
- Se ha mostrado el valor metodológico de este modo de abordaje en una investigación concreta en base a la plataforma SocLab.
MODELIZACIÓN Y SIMULACIÓN DE SISTEMAS COMPLEJOS
El término modelado científico se refiere genéricamente al proceso por el cual se crea una abstracción de un sistema u objeto real, con la finalidad de desarrollar procesos de inferencia sobre los mismos.
PROCESO DEL MODELADO CIENTÍFICO
MODELOS BASADOS EN AGENTES
Los modelos basados en agentes (MBA) constituyen una de las técnicas para modelizar sistemas complejos. Junto a los MBA es posible reconocer otros algoritmos de la complejidad que constituyen el heterogéneo y diverso mapa técnicometodológico de las ciencias de la complejidad, a saber: autómatas celulares (AC), redes booleanas aleatorias (RBA), redes neuronales, algoritmos genéticos (AG), entre otros.
ESTRUCTURA DEL MODELO BASADO EN AGENTES
MODELIZACIÓN Y SIMULACIÓN DE ORGANIZACIONES SOCIALES CON SOCLAB
La plataforma SocLab permite modelar organizaciones sociales, analizar su estructura y simular el comportamiento de sus actores, con la finalidad de construir escenarios futuros alternativos de un sistema de acción (SAC) y evaluar su aceptabilidad social
En primer lugar, la modelización de organizaciones sociales concretas mediante SocLab permite efectuar un análisis de la estructura de una organización social. Este análisis consiste en dar cuenta del conjunto de elementos y relaciones que definen la configuración o el estado actual de una organización social concreta.
1
En segundo término, la simulación de una organización social permite dar cuenta de los cambios de estado de un sistema de acción; es decir, los procesos dinámicos de un sistema a lo largo del tiempo y los puntos en los que éste se regula y estabiliza.