UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA

ESCUELA DE CIENCIAS BSICAS, TECNOLOGA E INGENIERA

PROGRAMA DE INGENIERA DE SISTEMAS

301126 DINMICA DE SISTEMAS

ELICER PINEDA BALLESTEROS

(Director Nacional)

BUCARAMANGA

Julio de 2011

ASPECTOS DE PROPIEDAD INTELECTUAL Y VERSIONAMIENTO El presente mdulo fue diseado y escrito en el ao 2011 por el Ing. Elicer Pineda Ballesteros, docente auxiliar de la UNAD, y ubicado en el CEAD de Bucaramanga. El profesor Pineda es Ingeniero de Sistemas y Economista, Especialista en Docencia Universitaria, y Magster en Informtica; se ha desempeado como tutor de la UNAD desde el ao 2004 hasta la fecha y ha sido catedrtico de la Universidad Industrial de Santander y de la Universidad Pontificia Bolivariana, entre otras. Este mdulo se desarrolla como primera versin, acorde a las necesidades propias del modelo pedaggico centrado en el aprendizaje autnomo promovido por la UNAD.

INTRODUCCIN

El mdulo de Dinmica de Sistemas se ofrece a la comunidad unadista como una posibilidad de acceder al modelado estructural mediante una forma didctica asumiendo elementos de orden pedaggico que posibilitan el aprendizaje sobre el supuesto de que quien asume este curso lo hace de manera libre y que a su vez lo motiva una genuina necesidad por aprender. La Dinmica de Sistemas fue creada a mediados de los aos 50 como respuesta a una serie de problemas relacionados con la incapacidad del hombre para dar cuenta del comportamiento de fenmenos de cierta complejidad. Su creador fue Jay W. Forrester (1958), profesor del MIT, ingeniero electrnico, creador adems de la memoria RAM. El curso proveer a los estudiantes de los tiles necesarios para abordar procesos serios de modelado de fenmenos de diversa naturaleza que los habilita para la toma de decisiones con un nivel menor de incertidumbre. Adicional a lo anterior no slo se desarrollarn en los estudiantes competencias para el modelado sino que tambin se promovern en ellos habilidades tiles para su futuro desempeo profesional puesto que, segn los profesores Michael J. Radzicki y Barbara Karanian (2002), al estudiarse la dinmica de sistemas las personas (Traduccin Libre):

Pueden ver la naturaleza genrica de los flujos y niveles y las estructuras de realimentacin.

Se les provee de una herramienta interdisciplinaria que puede ser utilizada para resolver sistemas dinmicos que fueron vistos por ellos como estticos, en el colegio.

Desarrollan habilidades para resolver e integrar problemas multidisciplinarios.

Aprenden va procesos experimentales desarrollando competencias esenciales.

Aprenden mediante procesos de aprendizaje centrado en el aprendiz.

Se les provee de una herramienta para estudiar la interaccin entre tecnologa y sociedad.

Teniendo como gua lo antes expuesto, el mdulo de Dinmica de Sistemas se dise teniendo en cuenta tres partes. La primera de ellas se concentrar en la conceptualizacin sobre el pensamiento de sistemas, el modelado estructural y los diagramas de influencias; la segunda parte dar los lineamientos necesarios para abordar la elaboracin de los diagramas de Forrester, la representacin de no linealidades y el tratamiento de los retardos de material y de informacin y la tercera parte se dedicar a mostrar como el modelado y simulacin de fenmenos son apropiados para abordar el proceso de toma de decisiones a partir de modelos previamente validados y probados.

Se espera que el estudio de este mdulo sea suficientemente provechoso y para ello se sugiere una lectura consciente de cada una de las lecciones que lo componen.

NDICE DE CONTENIDO

INTRODUCCIN .................................................................................................... 3 NDICE DE CONTENIDO ........................................................................................ 5 UNIDAD 1 CONCEPTUALIZACIN SOBRE SISTEMAS Y MODELOS ............... 11 CAPTULO 1: LA IDEA DE SISTEMA ................................................................... 12

Introduccin ....................................................................................................... 12 Leccin 1: Mquinas, Sistemas y Modelos ........................................................ 12

Mquinas ........................................................................................................ 12 Las mquinas simples .................................................................................... 13 Sistemas ........................................................................................................ 14 Orgenes y perspectivas del pensamiento sistmico ..................................... 14 La teora General de Sistemas ....................................................................... 15 Sistemas Abiertos y Cerrados ........................................................................ 16 Modelos .......................................................................................................... 18

Leccin 2: La Ciberntica .................................................................................. 19 Los campos de aplicacin de la ciberntica ................................................... 20

Leccin 3: El Concepto de Sistema ................................................................... 22 Leccin 4: El Pensamiento de Sistemas ............................................................ 24 Leccin 5: Perspectivas del Pensamiento de Sistemas ..................................... 27

CAPTULO 2: EL MODELADO .............................................................................. 29

Introduccin .................................................................................................... 29 Leccin 1: La Dinmica del Ser al Existir ........................................................... 30 Leccin 2: La idea de Modelo ............................................................................ 33

Modelo y modelado ........................................................................................ 33 Leccin 3: Modelo: para Representar o para ser Representado ....................... 34 Leccin 4: Modelado Segn su Uso .................................................................. 36

Modelado Para El Aprendizaje ....................................................................... 36 Modelado Para La Explicacin ....................................................................... 37 Modelado Para La Intervencin ..................................................................... 38

Leccin 5: Modelado Segn su Proceso ........................................................... 40 Modelado De Rplica ..................................................................................... 40 Modelado De Reconstruccin ........................................................................ 41 Modelado De Construccin ............................................................................ 42

CAPTULO 3: DIAGRAMAS DE INFLUENCIAS ................................................... 44

Introduccin ....................................................................................................... 44 Leccin 1: Causalidad vs Correlacin ................................................................ 45 Leccin 2: Modo de Referencia y la Hiptesis Dinmica ................................... 47

Hiptesis dinmica ......................................................................................... 47 Modo de referencia ........................................................................................ 48

Leccin 3: Elementos de los Diagramas de Influencias ..................................... 50 La estructura del sistema ............................................................................... 50

Los diagramas de influencias ......................................................................... 51 Recomendaciones para construir diagramas de influencias .......................... 53 Errores comunes en la realizacin de diagramas de influencias .................... 53

Leccin 4: Los Ciclos de Realimentacin .......................................................... 55 Ciclo de realimentacin positiva ..................................................................... 55 Ejemplo de ciclo de realimentacin positivo ................................................... 55 Ciclo de realimentacin negativa ................................................................... 56 Ejemplo de ciclo de realimentacin negativo ................................................. 56 Ciclos de realimentacin acoplados ............................................................... 57 El crecimiento sigmoidal ................................................................................. 57

Leccin 5: Los retardos ..................................................................................... 59 ACTIVIDADES DE AUTOEVALUACIN DE LA UNIDAD UNO ........................ 60 FUENTES DOCUMENTALES DE LA UNIDAD UNO ........................................ 62

UNIDAD 2: DIAGRAMAS DE FORRESTER ......................................................... 64 CAPTULO 4: ELEMENTOS DE LOS DIAGRAMAS DE FORRESTER ................ 65

Introduccin ....................................................................................................... 65 Leccin 1: La Nocin de Razn de Cambio y Acumulacin............................... 66

Nociones acerca del cambio .......................................................................... 66 El cambio cualitativo ...................................................................................... 66 Cambio cuantitativo ........................................................................................ 66 La razn de cambio ........................................................................................ 67

Leccin 2: Diagramas de Forrester .................................................................... 68 Los elementos del diagrama de Forrester ...................................................... 69

Leccin 3: Los Niveles y los flujos ..................................................................... 72 Construccin del diagrama de Forrester ........................................................ 72 Algunas recomendaciones para reconocer los niveles y los flujos ................. 73 Ejemplos de niveles: ...................................................................................... 74 Flujos asociados a los niveles ........................................................................ 74

Leccin 4: Las variables Auxiliares, los Multiplicadores y las No Linealidades . 76 Variables auxiliares ........................................................................................ 76 No linealidades ............................................................................................... 77 Los Multiplicadores ........................................................................................ 77

Leccin 5: Caracterizacin de los Retardos....................................................... 79 Retardos de material. ..................................................................................... 80 Retardo de informacin .................................................................................. 81

CAPTULO 5: ELABORACIN DE DIAGRAMAS DE FORRRESTER .................. 84

Introduccin ....................................................................................................... 84 Leccin 1: Leyendo el Diagrama de Influencias ................................................ 85

Del ser al existir de la dinmica conejo-zorro ................................................. 85 El diagrama de influencias del modelo presa predador ................................. 86

Leccin 2: Definiendo los Niveles ...................................................................... 88 Manos a la obra. ............................................................................................ 88

Leccin 3: Identificando los Flujos ..................................................................... 90 Leccin 4: Usando las variables auxiliares ........................................................ 93 Leccin 5: Usando los retardos y tablas ............................................................ 95

CAPTULO 6: SIMULACIN ............................................................................... 100

Introduccin ..................................................................................................... 100 Leccin 1: Escenarios de Simulacin .............................................................. 101

Algunas caractersticas del diseo de escenarios: ....................................... 102 Escenarios y pronsticos ........................................................................... 103 Los escenarios y la toma de decisiones ....................................................... 103 Cmo construir o Simular escenarios........................................................... 103 Etapas .......................................................................................................... 103

Leccin 2: Anlisis de Sensibilidad .................................................................. 106 El anlisis de sensibilidad permite: .............................................................. 106 Limitaciones del Anlisis de Sensibilidad ..................................................... 106

Leccin 3: Validacin de Modelos ................................................................... 110 Introduccin a la validacin de modelos....................................................... 110

El proceso de validacin de un modelo ........................................................... 111 Fases en la validacin de un modelo ........................................................... 112

Leccin 4: Pruebas de modelos en la prctica ................................................ 114 Prueba de lmites del modelo ....................................................................... 114 Pruebas de evaluacin de la estructura ....................................................... 114 Evaluacin de parmetros ............................................................................ 115 Pruebas de condiciones extremas ............................................................... 115 Pruebas de reproduccin de comportamiento .............................................. 115

Leccin 5: Experimentacin Simulada ............................................................. 116 Aprendizaje organizacional "natural" ............................................................ 116 Mundos virtuales para el aprendizaje organizacional "artificial" ................... 117 Incrementando la eficiencia del aprendizaje organizacional ........................ 117

FUENTES DOCUMENTALES DE LA UNIDAD DOS ...................................... 121

UNIDAD 3: TOMA DE DECISIONES APOYADA CON SIMULACIN ................ 122 CAPTULO 7: TOMA DE DECISIONES .............................................................. 123

Introduccin ..................................................................................................... 123 Leccin 1: Introduccin a la Toma de Decisiones ............................................ 124

Decisiones en situacin de certeza .............................................................. 124 Decisiones en situacin de incertidumbre .................................................... 124 Decisiones en situacin de riesgo ................................................................ 125

Leccin 2: La empresa como sistema ............................................................. 126 Leccin 3: Modelo en prosa de caso de estudio .............................................. 128 Leccin 4: Modelo del caso ............................................................................. 130

Diagrama de influencias ............................................................................... 130 Diagrama de Forrester ................................................................................. 131 Ecuaciones del modelo ................................................................................ 132

Leccin 5: Simulaciones y toma de decisiones ................................................ 134

Diseo de escenario .................................................................................... 134 Experimentacin Simulada. .......................................................................... 134

CAPTULO 8: CASO DE ESTUDIO .................................................................... 137

Introduccin ..................................................................................................... 137 Leccin 1: Los sistemas agroindustriales ........................................................ 138 Leccin 2: Visin sistmica de las cadenas productivas ................................. 140 Bases conceptuales ......................................................................................... 140 Leccin 3: Descripcin de la Cadena Productiva del Tabaco .......................... 142 Leccin 4: El diagrama de influencias y diagrama de Forrester de la cadena productiva del tabaco ....................................................................................... 144 Leccin 5: Experimentacin simulada, la cadena productiva del tabaco. ........ 147

CAPTULO 9: PERSPECTIVAS DE USO DE LA DINMICA DE SISTEMAS .... 150

Introduccin ..................................................................................................... 150 Leccin 1: Modelado en Ingeniera de Petrleos ............................................. 151

Produccin De Pozos Petroleros ................................................................. 151 Pensamiento Sistmico y Dinmica de sistemas ......................................... 152

Leccin 2: Modelado en Economa .................................................................. 153 El Aprendizaje De La Economa .................................................................. 153 Micromundos De Experimentacin Como Alternativa Para El Aprendizaje De Teoras Econmicas .................................................................................... 153

Leccin 3: Modelado en la Salud ..................................................................... 155 Cmo la dinmica de sistemas y los sistemas expertos pueden contribuir en la solucin del problema? ............................................................................. 155

Leccin 4: Modelado en Pedagoga ................................................................ 156 La simulacin y su relacin con la pedagoga. ............................................. 156

Leccin 5: Modelado en Educacin Bsica ..................................................... 159 La Participacin Ciudadana como una Competencia Ciudadana ................ 159

LISTADO DE GRFICOS Y FIGURAS Figura 1 Representacin De La Metfora Deleuziana. 14 Figura 2 Remolino De Agua. 26 Figura 3 Ilustracin De La Peste En La Biblia De Toggenburg . 30 Figura 4 El Tringulo De La Significacin 31 Figura 5 Modelo Del Circuito Rlc. 34 Figura 6 Modelo Y Pintor De George Owen Wynne Apperley. 34 Figura 7 Modelo Y Realidad. 35 Figura 8 Modelado Para El Aprendizaje. 37 Figura 9 Modelado Para La Explicacin. 38 Figura 10 Modelado Para La Intervencin 39 Figura 11 Modelado De Rplica 40 Figura 12 Modelado De Reconstruccin. 42 Figura 13 Modelado De Construccin. 43 Figura 14 Modo De Referencia 49 Figura 15 Llenado Del Vaso. 50 Figura 16 Variables En El Proceso De Llenado Del Vaso. 50 Figura 17 Estructura Del Sistema. 51 Figura 18 Diagrama De Influencias 52 Figura 19 Estructura Y Comportamiento Ciclo De Realimentacin Positivo 55 Figura 20 Estructura Y Comportamiento Ciclo De Realimentacin Positivo 55 Figura 21 Estructura Y Comportamiento Ciclo De Realimentacin Negativo 56 Figura 22 Ciclo De Realimentacin Negativo 56 Figura 23 Ciclos Acoplados 57 Figura 24 Comportamiento Ciclo Acoplado 57 Figura 25 Crecimiento En S 58 Figura 26 Retardos 59 Figura 27 Flujo De Monedas Que Llena La Alcanca 67 Figura 28 Smil Hidrodinmico 68 Figura 29 Elementos Del Diagrama De Forrester En Distintos Software 71 Figura 30 Diagrama De Forrester 72 Figura 31 Diagrama De Forrester 73 Figura 32 Diagrama De Forrester 73 Figura 33 Relacin Entre Nivel Y Flujo 74 Figura 34 Diagrama De Forrester 74 Figura 35 Diagrama De Forrester 74 Figura 36 Diagrama De Forrester 75 Figura 37 Diagrama De Forrester 75 Figura 38 Diagrama De Forrester Del Smil Hidrodinmico 76 Figura 39 No Linealidad 77 Figura 40 Multiplicador 78 Figura 41 Retardo En Las Ventas Consecuencia Del Precio 79 Figura 42 Ilustracin De Un Retardo 79 Figura 43 Retardo De Orden Uno De Material 80 Figura 44 Retardo De Orden Uno De Informacin 82 Figura 45 Retardo De Orden Uno De Informacin 83

Figura 46 Modelo Presa Predador 85 Figura 47 Diagramas De Influencias Presa Predador 86 Figura 48 Nivel Y Flujos Asociados A Los Conejos 90 Figura 49 Modelo Presa - Predador 91 Figura 50 Modelo Presa Predador Con Variables Auxiliares 94 Figura 51 Modelo Presa Predador Con Retardo 95 Figura 52 Multiplicador 96 Figura 53 Modelo Presa Predador Con Retardo Y Multiplicador 97 Figura 54 Anlisis De Sensibilidad 107 Figura 55 Anlisis De Sensibilidad 107 Figura 56 Anlisis De Sensibilidad 108 Figura 57 Resultado Del Anlisis De Sensibilidad Escenario 1 108 Figura 58 Resultado Del Anlisis De Sensibilidad Escenario 2 109 Figura 59 Proceso De Modelado Segn Sterman 110 Figura 60 Proceso De Validacin De Un Modelo 113 Figura 61 Tabla Pronstico De Ventas 128 Figura 62 Diagrama De Influencias Del Caso De Estudio 130 Figura 63 Diagrama De Forrester Del Caso De Estudio 131 Figura 64 Escenario De Simulacin 134 Figura 65 Datos De La Simulacin Experimentada 135 Figura 66 Resultados De La Simulacin Experimenta 136 Figura 67 Sistema Agropecuario 139 Figura 68 Cadena Productiva Cadena De Textiles-Confecciones 141 Figura 69 Cadena Productiva Del Tabaco 142 Figura 70 Diagrama De Influencias De La Cadena Productiva Del Tabaco 144 Figura 71 La Poblacin Y La Demanda De Tabaco 145 Figura 72 La Siembra De Tabaco 145 Figura 73 Diagrama De Forrester Del Primer Prototipo De La Cadena Productiva

Del Tabaco 146

UNIDAD 1 CONCEPTUALIZACIN SOBRE SISTEMAS Y MODELOS

Nombre de la Unidad Conceptualizacin de sistemas

Introduccin Esta unidad introduce el marco conceptual requerido para el desarrollo de la competencia modelstica, concentrado en la nocin ontolgica de sistema y modelo.

Justificacin Una habilidad previa al modelamiento es la capacidad de representacin que puede ofrecer la teora general de sistemas. Esta unidad se concentra en definir claramente el aporte de la TGS, la ontologa, la epistemologa, etc.

Intencionalidades Formativas

Conceptualizacin sobre sistema, modelo y representacin

Denominacin de captulos

Captulo 1: La Idea De Sistema Captulo 2: El Modelado Captulo 3: Diagramas De Influencias

CAPTULO 1: LA IDEA DE SISTEMA

Introduccin

Este captulo pretende re-introducir al estudiante en uno de los conceptos fundamentales para el modelado dinmico sistmico objeto de este curso. Las lecciones buscan poner de manifiesto las relaciones existentes entre el pensamiento mecanicista y el pensamiento sistmico y cmo se parte de los quiebres onto-epistemolgicos del primero para llegar al segundo. Al terminar este captulo el estudiante habr reelaborado el concepto de sistema necesario para la comprensin del mundo desde esa ptica y la subsecuente representacin de la misma mediante los tiles de la dinmica de sistemas y su posterior uso para el apoyo en la toma de decisiones.

Leccin 1: Mquinas, Sistemas y Modelos

Mquinas

Desde que el hombre ha hecho uso consciente de la razn ha tratado de dominar las fuerzas de la naturaleza; en esta tarea ha aprendido a construir y utilizar artefactos ajenos a l. A continuacin se citan algunos ejemplos: en la lucha entre pueblos prehistricos, ya las armas rsticas eran comunes compuestas fundamentalmente por piedras y huesos. Luego aparecen los primeros esfuerzos por construir de diques y zanjas de irrigacin, usados para la agricultura, los que exigieron el uso de herramientas, tales como los arados y los azadones. La construccin de caminos lleg a ser un arte de gran desarrollo, durante la era del imperio Romano, esto se logr bsicamente como resultado del desarrollo de nuevas mquinas y tcnicas. Una mquina est compuesta de mecanismos los cuales se definen como un conjunto de elementos, que conectados entre s por medio de articulaciones mviles tienen la misin de transformar una velocidad en otra velocidad; una fuerza en otra fuerza; una trayectoria en otra diferente o un tipo de energa en otro tipo distinto. Segn el nmero de elementos, los mecanismos se pueden clasificar como simples, si tienen dos elementos de enlace o como complejos, si tienen ms de dos elementos de enlace. De lo anterior es posible definir un sistema mecnico o mquina como una combinacin de mecanismos que transforma velocidades, trayectorias, fuerzas o energas mediante una serie de transformaciones intermedias. Se invita al lector a comparar y establecer las similitudes entre la definicin de mquina y la definicin ms usual de sistema.

Las mquinas simples

Muchas de las mquinas simples1 existen desde la antigedad, desde tiempos muy remotos el hombre ha buscado la manera de resolver los problemas que se le presentan. En las comunidades primitivas, los humanos se agrupaban para cazar y hacer actividades cada vez ms complicadas con ayuda de las mquinas simples. Se dividan el trabajo y los beneficios obtenidos eran para todos. Al organizarse, desarrollaron el lenguaje, lo que les sirvi para comunicarse mejor. Fue entonces cuando los grupos humanos inventaron mquinas simples, que funcionan como extensin de sus manos, uas y dientes: rocas afiladas, como cuchillos, instrumentos de madera para cavar, arpones con puntas agudas de hueso y muchas otras. Las cuatro mquinas simples desarrolladas por los hombres primitivos fueron la palanca, el plano inclinado, la polea y el tornillo. La palanca es una mquina simple formada por una barra rgida o indeformable, que gira sobre un punto de apoyo y sirve para vencer una fuerza grande mediante una fuerza aplicada mucho menor. El tornillo es un plano inclinado enrollado alrededor de un cilindro. El tornillo, algo ms que una mquina simple, fue uno de los inventos que hizo girar el rumbo de la humanidad, por muy pequeo e insignificante que parezca. El tornillo fue inventado por el griego Arquitas de Tarento, filsofo pitagrico. A l tambin se debe otro de los grandes inventos del hombre, la polea. El plano inclinado es una superficie plana que forma con otra un ngulo agudo. En la naturaleza aparece en forma de rampa, pero el ser humano lo ha adaptado a sus necesidades hacindolo mvil, como en el caso del hacha. El plano inclinado es el punto de partida de un nutrido grupo de operadores y mecanismos cuya utilidad tecnolgica es indiscutible. Sus principales aplicaciones son tres: Se emplea en forma de rampa para reducir el esfuerzo necesario para elevar una masa, en forma de hlice para convertir un movimiento giratorio en lineal y en forma de cua para apretar, cortar y separar o abrir. Las poleas son discos con una parte acanalada o garganta por la que se hace pasar un cable o cadena; giran alrededor de un eje central fijo y estn sostenidas por un soporte llamado armadura. Combinando varias mquinas simples se pueden obtener mquinas compuestas, como las que invent Leonardo Da Vinci. Es evidente que las mquinas simples se acoplan como partes que e interaccin mutua determinan mecanismos capaces de cumplir con un fin o propsito.

1 Material redactado teniendo como referencia bibliogrfica al texto mquinas simples disponible en lnea en:

http://iesillue.educa.aragon.es/tecno/zonadescarga/maquinasimples.pdf

Sistemas

Una de las definiciones clsicas de la idea de sistemas es la de un conjunto de partes en interaccin mutua con un fin o propsito, esta definicin muestra una clara relacin con la nocin preliminar de mquina. A partir del uso de la metfora de sistema para ver el mundo surge un tipo de pensamiento al que se le llama pensamiento sistmico, en lo que sigue se hace una breve reflexin sobre este tipo de pensamiento.

Orgenes y perspectivas del pensamiento sistmico

El pensamiento sistmico es un pensamiento impulsado continuamente por un afn holista. En el texto titulado pensamiento sistmico: diversidad en bsqueda de unidad, se hace una narrativa del mismo por parte del profesor Hernn Lpez Garay (2001), usando para ello la metfora deleuziana2 y mediante la cual se pretende dar cuenta del devenir del pensamiento sistmico a partir de un ejercicio sistmico, es decir, un ejercicio autorreferencial.

figura 1 Representacin de la Metfora Deleuziana3.

En primer instancia se parte del paradigma mecanicista, pues se considera que el pensamiento sistmico surge como reaccin a ste; posteriormente se hace un despliegue de las tres olas del pensamiento sistmico, mostrando para cada una de ellas los supuestos onto-epistemolgicos que la originan y los quiebres o fallas que dan paso a la nueva ola. El paradigma mecanicista parte del hecho de ver el mundo como si ste fuera una mquina, esto es, que se supone la realidad como compuesta por piezas bsicas o fundamentales que sostienen una interaccin mecnica para realizar alguna tarea. En el caso de la materia, las piezas que se consideran son los tomos, los protones, los electrones, etc., y su interaccin constituye la materia de la cual est hecho el mundo natural. Este paradigma considera que para conocer la realidad,

2 Metfora que ilustra una forma mediante la cual se puede contemplar el estado actual del pensamiento filosfico. Sera similar a la forma como se contemplara una formacin geolgica con los ojos de un gelogo, esto es, no solo se estara interesado en hacer mapas y clasificaciones de las rocas expuestas en la superficie de la tierra, sino tambin, en explicar el origen y la distribucin de las mismas. 3 Imagen tomada de http://copyme.org.mx/imagenes_copyme/sidic/remolino.jpg

sta debe ser desmontada de la misma forma en que se procede a la hora de intentar conocer una mquina, es decir, desarmndola. Una vez analizada la mquina se procede a reunir todas sus partes, se ensambla y una vez logrado esto, ser posible explicar cmo funciona. El mecanicismo supone que la realidad es independiente del observador implicando, que ste no tiene acceso directo a ella y que entonces es necesaria la mediacin de los sentidos para poder atraparla. Esto, a su vez, implica concebir a la mente como un espejo, en el cual se refleje la realidad para que se produzca el conocer. Ahora bien, para que exista la objetividad, es necesario que el espejo est siempre limpio. Una manera de mantener la mente limpia es tratar de corregir las distorsiones que puedan causar los valores y las emociones, pero cmo hacer esto? Esta situacin posibilita el surgimiento de los quiebres del paradigma mecanicista que dan paso al paradigma sistmico y que segn la exposicin del profesor Lpez (2001), emergen de la incapacidad por parte del mecanicismo de resolver problemas asociados a las nociones de telos y propsito, al considraselas como ilusorias, mas sin embargo, cuesta trabajo desconocer que la accin humana es accin con sentido, con propsito. El pensamiento sistmico tiene como base fundamental la teora general de sistemas, en lo que sigue se hace una descripcin de la misma sin profundizar en demasa.

La teora General de Sistemas

El concepto de sistema4 es usado ampliamente para referirse a un sinnmero de cosas que van desde los sistemas sociales hasta los sistemas fsicos. Este concepto ha invadido todos los campos de la ciencia y ha penetrado en el pensamiento y el habla del comn y en los medios masivos de comunicacin. Las races de este proceso son complejas. Por un lado est el trnsito desde la ingeniera energtica -la liberacin de grandes cantidades de energa, as en las mquinas de vapor o elctricas- hasta la ingeniera de control, que dirige procesos mediante artefactos de baja energa y que ha conducido a las computadoras y la automacin, es decir, el paso del mecanicismo al sistemismo. Ante la situacin previamente descrita se hizo necesario desarrollar un enfoque de sistemas. Este enfoque propone que si se tiene un determinado objetivo, se deben encontrar o disear caminos o medios para alcanzarlo lo que requiere que el especialista en sistemas (o el equipo de especialistas) considere o disee soluciones posibles y elija las que prometen optimizacin, con mxima eficiencia y mnimo costo en una red de interacciones tremendamente compleja. De esto se desprende la necesidad de mquinas complejas con alta capacidad de cmputo, como las actuales computadoras, que demuestren capacidades ms all de los alcances propios de un matemtico.

4 Texto reconstruido a partir de material disponible en la web: http://www.docstoc.com/docs/57788698/tgsbertalanffy

La necesidad y factibilidad de un enfoque de sistemas no fue evidente hasta que se evidenciara que el pensamiento mecanicista de vas causases aislables resultaba insuficiente para enfrentarse a problemas tericos, especialmente en las ciencias biosociales, y a los problemas prcticos planteados por la tecnologa moderna. A principios de la tercera dcada del siglo XX, Ludwing von Bertalanffy (1930) se senta desconcertado ante vacos evidentes en la investigacin y la teora biolgicas. El enfoque mecanicista entonces imperante y que acaba de ser mencionado, pareca desdear, si no es que negar activamente, lo que es, ni ms ni menos, esencial en los fenmenos de la vida. Bertalanffy abog por una concepcin organsmica en biologa que hiciera hincapi en la consideracin del organismo como un todo o sistema y viese el objetivo principal de las ciencias biolgicas en el descubrimiento de los principios de organizacin a sus diversos niveles. En conexin con trabajos experimentales acerca del metabolismo y el crecimiento, por una parte, y con un esfuerzo por concretar el programa organsmico, por otra, fue adelantada la teora de los sistemas abiertos, fundada en el hecho bastante trivial de que el organismo resultaba ser uno de ellos. De estos estudios qued de manifiesto una generalizacin. En muchos fenmenos biolgicos, pero tambin de las ciencias sociales y del comportamiento, resultan aplicables las mismas expresiones y modelos matemticos. La similitud estructural entre semejantes modelos y su isomorfismo en diferentes campos se tomaron ostensibles, y en el centro quedaron precisamente problemas de orden, organizacin, totalidad, teleologa, etc., excluidos programticamente de la ciencia mecanicista. Tal fue, la idea de la teora general de los sistemas.

Sistemas Abiertos y Cerrados

La fsica ordinaria slo se ocupa de sistemas cerrados, de sistemas que se consideran aislados del medio circundante. La termodinmica declara que, en un sistema cerrado, cierta magnitud, la entropa, debe aumentar hasta el mximo, y el proceso acabar por detenerse en un estado de equilibrio. Puede formularse este principio de diferentes modos, segn uno de los cuales la entropa es medida de probabilidad, y as un sistema cerrado tiende al estado de distribucin ms probable. Hay sistemas que, por su misma naturaleza y definicin, no son sistemas cerrados; este es el caso de los organismos vivientes que son ante todo sistemas abiertos. Ellos se mantienen en continua incorporacin y eliminacin de materia, constituyendo y demoliendo componentes, sin alcanzar, mientras la vida dure, un estado de equilibrio qumico y termodinmico, sino mantenindose en un estado llamado uniforme que difiere de aqul. Tal es la esencia misma de ese fenmeno fundamental de la vida llamado metabolismo, los procesos qumicos dentro de las clulas vivas. Es obvio que las formulaciones habituales de la fsica no son en

principio aplicables al organismo vivo entendido como un sistema abierto y en estado uniforme, en consecuencia es posible atribuir muchas de las caractersticas de los sistemas vivos, que resultan paradjicas vistas segn las leyes de la fsica, a este este hecho particular. La TGS ha aclarado muchos fenmenos oscuros en fsica y biologa, y ha conducido asimismo a importantes conclusiones generales, de las cuales se mencionan dos. La primera es el principio de equifinalidad. En cualquier sistema cerrado, el estado final est inequvocamente determinado por las condiciones iniciales: p. ej., en un equilibrio qumico, las concentraciones finales de los compuestos reaccionantes depende naturalmente de las concentraciones iniciales. Si se alteran las condiciones iniciales o el proceso el estado final cambiar tambin. No ocurre lo mismo en los sistemas abiertos. En ellos puede alcanzarse el mismo estado final partiendo de diferentes condiciones iniciales y por diferentes caminos. Es lo que se llama equifinalidad, y tiene significacin para los fenmenos de la regulacin biolgica. La segunda es el aparente contraste entre la naturaleza inanimada y la animada es lo que fue descrito a veces como violenta contradiccin entre la ley de la disipacin en fsica y la ley de la evolucin en biologa. De acuerdo con el segundo principio de la termodinmica, la tendencia general de los acontecimientos en la naturaleza fsica apunta a estados de mximo desorden. En contraste, el mundo vivo exhibe, en el desarrollo embrionario y en la evolucin, una transicin hacia un orden superior, heterogeneidad y organizacin. En todos los procesos irreversibles la entropa debe aumentar. Por tanto, el cambio de entropa en sistemas cerrados es siempre positivo. En los sistemas abiertos, sin embargo, no slo se tiene produccin de entropa debida a procesos irreversibles, sino tambin entrada de negentropa (entropa negativa o informacin). Tal es el caso en el organismo vivo, que importa complejas molculas ricas en energa libre. As, los sistemas vivos, mantenindose en estado uniforme, logran evitar el aumento de entropa y hasta pueden desarrollarse hacia estados de orden y organizacin crecientes. Hay un fenmeno importante relacionado con los sistemas, la realimentacin. sta es la propiedad en virtud de la cual las entradas de un sistema provocan salidas que luego se convierten en nuevas entradas cerrando un ciclo. Hay algunos ejemplos en la naturaleza, por ejemplo la homeostasis. El enfriamiento de la sangre estimula ciertos centros cerebrales que echan a andar los mecanismos productores de calor del cuerpo, y la temperatura de ste es registrada a su vez por aquellos centros, de manera que la temperatura es mantenida a nivel constante. Existen en el cuerpo mecanismos homeostticos anlogos que preservan la constancia de gran nmero de variables fisicoqumicas. Para terminar esta leccin hay que hacer notar que una caracterstica de la ciencia moderna, el esquema de unidades aislables actuantes segn causalidad unidireccional, result insuficiente. De ah la aparicin, en todos los campos de la ciencia, de nociones como las de totalidad, holismo, organismo, Gestalt, etc., que

vienen a significar todas, en ltima instancia, que se debe pensar en trminos de sistemas de elementos en interaccin mutua, es decir, en trminos de sistemas. Anlogamente, las nociones de teleologa y directividad parecan caer fuera del alcance de la ciencia y ser escenario de misteriosos agentes sobrenaturales o antropomorfos, o bien, tratarse de un seudo-problema, intrnsecamente ajeno a la ciencia, mera proyeccin mal puesta de la mente del observador en una naturaleza gobernada por leyes sin propsito. Con todo, tales aspectos existen, y no puede concebirse un organismo sin tener en cuenta lo que, variada y bastante vagamente, se llama adaptabilidad, intencionalidad, persecucin de metas y cosas semejantes. Caracterstico del presente punto de vista es que estos aspectos sean tomados en serio, como problemas legtimos para la ciencia; y tambin se est en condiciones de procurar modelos que simulen tal comportamiento.

Modelos

Esta parte de la leccin est destinada a ilustrar algunas caractersticas iniciales acerca del modelado estructural, propio de la dinmica de sistemas, para hacer representaciones de diferentes tipos de fenmenos. Inicialmente procede indicar por qu se da en llamar a este tipo de modelado estructural y posteriormente se hace una breve descripcin del modelado funcional para que el lector haga sus inferencias. Se dice que es modelado estructural pues todo el inters del modelador se concentra en describir la estructura que gobierna el fenmeno, estructura que se determina a partir de las partes que integran el fenmeno, sobre el supuesto ontolgico de que dicho fenmeno puede ser entendido como si fuera un sistema, en el mismo sentido que fuera definido anteriormente. En una cierta oposicin al modelado estructural est el modelado funcional en el que el principal inters del modelador consiste en encontrar una funcin que describa la diada entrada-salida de un sistema, pero asumiendo el sistema como una caja negra. Este tipo de modelado es soportado por la estadstica y en l los datos son muy importantes; un ejemplo claro de este tipo de modelado es la Econometra. En el captulo dos se retoman estas ideas y se amplan con el propsito de que sea el fundamento conceptual necesario para el proceso de modelado sea exitoso.

Leccin 2: La Ciberntica

A la par que se desarrollaba Teora General de Sistemas surge la Ciberntica de Norbert Wiener en el ao de 1948 como resultado de los adelantos entonces recientes en la tecnologa de las computadoras, la teora de la informacin y las mquinas autorreguladas. Otra vez se dio una coincidencia importante pues aparecieron casi al mismo tiempo tres contribuciones fundamentales, la Ciberntica de Wiener5 (1948), la Teora de la informacin de Shannon6 (1948) y la Teora de los juegos de von Neumann y Morgenstern7 (1944). Wiener llev los conceptos de ciberntica, realimentacin e informacin mucho ms all de los campos de la tecnologa, y los generaliz en los dominios biolgico y social. El concepto de homeostasia debido a Cannon8 fue piedra angular en estas consideraciones. La enorme popularidad de la ciberntica en la ciencia, la tecnologa y la publicidad general se debe a Wiener, con su proclamacin de la Segunda Revolucin Industrial. Si bien la teora de la informacin y la teora de juegos era importante, el proyecto que mayor repercusin iba a tener en el desarrollo de la ciberntica fue emprendido por Wiener casi inmediatamente despus de comenzada la segunda guerra mundial con el fin de proceder al perfeccionamiento de la artillera antiarea. De all surgen los siguientes razonamientos. El primero, referido a la absoluta precisin que ha de llevar el proyectil para dar en el blanco, establece que predecir el futuro de una curva [en este caso, la de un aeroplano a gran velocidad] implica resolver una cierta operacin sobre su pasado; el segundo alude al control humano de la mquina (aeroplano), es decir, los movimientos y caractersticas de la actuacin del piloto, ya que este conocimiento es tambin determinante para solucionar el problema de que el proyectil alcance el blanco. Sobre esta segunda cuestin, Wiener concluye que un factor extremadamente importante en la actividad voluntaria [del piloto] es lo que los ingenieros de control denominan regenerador. La idea aqu clave es que cuando se desea un movimiento para seguir un modelo dado, la diferencia entre ese modelo y el movimiento llevado a cabo, de hecho se utiliza como una nueva entrada para hacer que la parte regulada se mueva en tal direccin que realice su movimiento ms cerca al dado por el modelo, esto es, la realimentacin.. Junto a este concepto de regenerador, Wiener tambin se refiere a otras dos ideas fundamentales que aparecen en sus investigaciones sobre ingeniera del avin: la idea de mensaje y la de cantidad de informacin. La primera, seala que en la comunicacin sobre ingeniera del avin se hizo claro que los problemas de ingeniera de control y de ingeniera de comunicacin eran

5 Cybernetics or Control and Communication in the Animal and the Machine. Norbert Wiener. New York: John Wiley & Sons, Inc., 1948. 194 pp 6 Shannon, C.E. (1948), "A Mathematical Theory of Communication", Bell System Technical Journal, 27, pp. 379423 & 623656, July & October, 1948. 7 John von Neumann and Oskar Morgenstern: Theory of Games and Economic Behavior, Princeton University Press (1944). 8 Walter Cannon, Organization for Physiological Homeostasis, Physiological Reviews, 9 (1929): 399427.

inseparables y que se centraban no sobre la tcnica de ingeniera elctrica sino sobre la nocin mucho ms fundamental del mensaje, ya fuera transmitido por medios elctricos y mecnicos o nerviosos. La otra nocin, la de cantidad de informacin es importante en la moderna teora de las comunicaciones. El avance de la ingeniera de la comunicacin supuso necesariamente el desarrollo de una teora estadstica de la cantidad de informacin, en la que la cantidad y unidad de informacin era aquella transmitida como una sola decisin entre alternativas igualmente probables. Es en este contexto en el que la Teora General de Sistemas suele ser frecuentemente identificada con la ciberntica y la teora del control, pero esto es incorrecto. La ciberntica, como teora de los mecanismos de control en la tecnologa y la naturaleza, fundada en los conceptos de informacin y realimentacin, no es sino parte de una Teora General de Sistemas; los sistemas cibernticos son un caso especial de los sistemas que exhiben autorregulacin. La Ciberntica, en consecuencia, es una teora de los sistemas de control basada en la comunicacin (transferencia de informacin) entre sistema y medio circundante, y dentro del sistema, y en el control (realimentacin) del funcionamiento del sistema en consideracin al medio. Segn ha mencionado el modelo tiene extensa aplicacin pero no ha de identificarse con la Teora General de Sistemas en general. En biologa y otras ciencias bsicas, el modelo ciberntico conviene para describir la estructura formal de mecanismos de regulacin, p. ej. Mediante diagramas de niveles y de flujo. As se logra reconocer la estructura reguladora aun cuando los genuinos mecanismos permanezcan desconocidos y sin describir, y el sistema sea una caja negra definida slo por entradas y salidas. Por razones parecidas, el mismo esquema ciberntico puede aplicarse a sistemas hidrulicos, elctricos, fisiolgicos, etc. En el primer captulo del libro Ciberntica, referente al problema del tiempo en relacin con la ingeniera de la comunicacin, Wiener hace una interesante consideracin de carcter filosfico. La cuestin central es la de la reversibilidad e irreversibilidad del tiempo. En la mecnica de Newton el tiempo es reversible. Esto significa que las leyes fundamentales de esta mecnica permanecan inalterables por la transformacin de la variable de tiempo t en su negativo.

Los campos de aplicacin de la ciberntica

Algunos de los campos ms destacados en los que la ciberntica tiene, o puede tener en el futuro, importantes aplicaciones prcticas, son las prtesis en miembros amputados o paralizados, la construccin de robots y mquinas artificiales, la de mquinas diseadas para realizar diagnsticos mdicos y las mquinas de traducir. Pero va a ser en el campo de las ciencias humanas, principalmente en la sociologa y en la economa, donde desde muy pronto se pretender que incida la

ciberntica, a fin de paliar o resolver los agudsimos problemas sociales y econmicos de esta poca. Amparndose en la importancia de la nocin y tcnica de la comunicacin en el sistema social, as como en los trabajos de Von Neumann y Morgenstern sobre la teora de los juegos, los antroplogos doctores Gregory Bateson y Margaret Mead insistieron a Wiener para que dedicase una gran parte de sus energas a discutir la relacin de la ciberntica con el conjunto social, a fin de paliar los problemas sociolgicos y econmicos de la presente era de confusin.

Leccin 3: El Concepto de Sistema

Existe una amplia gama de definiciones para el concepto de sistema. Una definicin genrica de sistema es la proporcionada por Bertalanffy (1976) quien lo define como un complejo de elementos interactuantes. Otra definicin de sistema, la proporciona McLeod (2000) afirmando que un sistema es un grupo de elementos que se integran con el propsito comn de lograr un objetivo. Para OBrien (1993) la idea de sistema se puede formular como sigue: grupo de componentes interrelacionados que trabajan juntos hacia un fin comn, aceptando inputs y produciendo outputs en un proceso de transformacin organizado. En Murdic (1988) se propone que sistema es un conjunto de elementos organizados que se encuentran en interaccin, que buscan alguna meta o metas comunes, operando para ello sobre datos o informacin sobre energa o materia u organismos en una referencia temporal para producir como salida informacin o energa o materia u organismos. De la racionalizacin de las definiciones previas se deducen las siguientes consideraciones: Un sistema es un conjunto de elementos organizados que interactan entres s, esta interaccin entre los elementos es vital para que un conjunto de partes pueda ser considerada como si fuera un sistema. En oposicin un conjunto de elementos sin interaccin entre ellos no puede ser visto como un sistema, al menos para los propsitos de este curso. Para que algo pueda ser visto como si fuera un sistema es claro que no debe ser la simple suma de sus partes. La idea de sistema presupone metas y objetivos, adems de la interaccin entre elementos, stos deben tener un objetivo, compartido o no. Los fenmenos que son vistos como sistemas tendrn entradas y salidas, tomando las entradas, procesndolas y generando una o varias salidas. Se cita a continuacin algunos ejemplos de cosas a las que se les puede denominar como sistemas, para continuar ilustrando el concepto. En primer lugar, un sistema por antonomasia: el sistema solar; en este caso los elementos que lo componen pueden ser considerados, a su vez, sistemas: planetas y satlites, estrellas, etc. Otro ejemplo de sistema, de distinta naturaleza es una central nuclear; en ella los elementos interactan entre s con la meta final de obtener energa. Un tercer ejemplo de sistema que podemos citar es una computadora, cuyos componentes interactan entre s con objeto de facilitar el trabajo de las personas. Otro ejemplo tpico de sistema es la universidad, en cuyo seno se pueden distinguir grupos que pueden tener, a su vez, la consideracin de sistemas. Un ltimo ejemplo de sistema puede ser el constituido por una empresa de venta de muebles, en el que se pueden distinguir diferentes elementos, cada uno de los cuales tiene sus propios objetivos que pueden, en ocasiones, entrar en conflicto con los objetivos de otros elementos del mismo

sistema. Ntese que algunas veces el concepto de sistema va entre comillas, con ello se quiere significar que los sistemas, como las cosas, no tienen existencia propia, pues son ideas, ideas que al igual que los nmeros usamos para tener un referente para comunicarnos. Es claro que es posible ver un dos o un tres, slo se usan esas nociones para decir, por ejemplo, 2+3 = 5, lo que s hay son dos rboles o tres vehculos. Se podra seguir proponiendo ejemplos sin temor a que se agoten, pero los anteriores son, por el momento, suficientes para apreciar la gran disparidad de cosas a las que podemos llamar sistema. Sin embargo, la esencia bsica en todas esas cosas es la misma: todas estn compuestos por partes que se inter relacionan.

Leccin 4: El Pensamiento de Sistemas

Esta leccin tiene como propsito hacer un recorrido sobre las diferentes nociones sobre el pensamiento sistmico teniendo como punto de partida el pensamiento ciberntico. La crisis del modelo tradicional de la ciencia, el paradigma mecanicista, da paso a la primera ola del pensamiento sistmico, denominada paradigma ciberntico que consista en una especie de lectura mecanicista del organismo, el cual tomaba como objeto de estudio los sistemas de control y autocontrol tanto en organismos como en mquinas, poniendo de manifiesto que la premisa fundamental del mecanicismo se mantiene, es decir, que se sigue asumiendo que la realidad es independiente del observador y que la mente es un espejo que debe mantenerse limpio. En este paradigma se asume que la realidad est formada por sistemas, compuestos de estructura o configuraciones bsicas que les permiten cumplir con sus fines o funciones. En este orden de ideas, los fenmenos pueden ser explicados en su comportamiento a partir de la configuracin de sus estructuras, enfoque que tambin es llamado estructuralista. Una de las preguntas que pueden surgir en el paradigma ciberntico es precisamente la que indaga por el cmo identificar algo como sistema; se debe recordar que se ha dicho que en este paradigma la realidad est compuesta por sistemas; adems asociada a esta pregunta surge la de cmo se determinan los lmites del sistema. Es posible intentar resolver estas preguntas indagando por los fines del sistema, pero esto trae como inconveniente el que no es posible hacerlo de manera objetiva, pues no se puede describir un sistema independientemente de los puntos de vista de cada quien, esto quiere decir segn el profesor Lpez (2001), que la descripcin incluye al que describe. Ante esta imposibilidad por definir objetivamente los lmites del sistema, el paradigma ciberntico se encuentra ante hechos que es incapaz de explicar, es decir, aparece un quiebre o falla que posibilita el que emerja un nuevo paradigma. ste es el paradigma perspectivista, en el que se puede identificar dos ideas claves que se originan a partir de la problemtica de la relacin sistema objeto de estudio y observador, la idea de perspectiva y la idea de construccin de la realidad. La primera de ellas, el perspectivismo, supone que las cosas se presentan segn la perspectiva del observador, es decir, que la realidad no se presenta independiente del observador y su punto de vista. A si mismo aparece otro supuesto que indica que una sola perspectiva no agota la realidad del objeto, esto quiere decir que cada perspectiva solo abre un aspecto especfico de la realidad. Ante esta situacin puede aparecer como pertinente la siguiente pregunta: Cmo se podra saber cundo una perspectiva no es buena y por lo tanto los conocimientos que se obtienen no sean verdaderos? Podra decirse, segn Lpez Garay, que se debera contrastar los resultados con los hechos; pero a su vez esto traera como problema el que se debera elaborar una perspectiva neutra o perspectiva de perspectivas, pero a su vez este hecho entra en contradiccin con los supuestos iniciales del paradigma perspectivista. La segunda

idea resulta en el paradigma constructivista y puede ayudar a responder la pregunta que se aparece en el paradigma perspectivista. La respuesta comienza por aceptar que el conocimiento que se tiene del mundo, siempre va a estar ligado a la perspectiva de la cual proviene y en consecuencia se debe aceptar que no existe cosa alguna como la realidad absoluta e independiente del observador, esto es, que como observadores se contribuye en la construccin de la realidad que es percibida. Los abanderados de esta propuesta son los profesores chilenos Humberto Maturana y Francisco Varela (1984), quienes plantean que la existencia de una realidad depende de las operaciones de distincin que se hacen el lenguaje, por ello de algn modo el observador y lo observado se constituyen mutuamente. En la medida en que es posible existir en diferentes dominios de descripciones, cada uno con criterios de validacin propios, se tendr que hablar de mltiples realidades y no de una sola. Debe quedar claro que a diferencia del perspectivismo, en donde se tienen diferentes perspectivas de una misma realidad, lo que plantea Maturana (1997) es que existen mltiples realidades o multiversos. Si todos no pueden acudir a la misma realidad, cmo se puede asegurar algo sobre la verdad o validez de cada descripcin? Esta validez se da en la confrontacin con los otros, es decir, que sta se da en el lenguaje, lo cual implica que haya un consenso, a partir de la coordinacin de coordinacin de acciones en un espacio o dominio comn de experiencia. Ante este panorama en que se tiene, que por un lado la realidad existe independiente del observador y por otro, que la realidad es mera construccin conversacional del hombre aparece el paradigma holista fenomenolgico. El problema que subyace a estos dos extremos consiste en que la separacin entre sujeto y objeto no es posible sostenerla intocable ni siquiera en la fsica y de otra parte la posibilidad de que el mundo sea solamente creacin conversacional, hay que descartarla si por ello se entiende la sola construccin mental de los agentes que conversan. La respuesta que la tercera ola plantea es, segn el profesor Lpez (2001), qu tal si el manifestarse de las cosas es primario a cualquier divisin mente-objeto, sujeto-objeto?, esto es, que las cosas son, pero son con nosotros, es decir, que las cosas son en su relacin con nosotros, al presentarse en un fondo con el cual forman una unidad. Para este paradigma sistmico emergente desaparece la nocin de cosa como objeto fijo y cobra predominancia los eventos fundadores de las cosas y el continuo devenir de la existencia, el flujo del mundo. En sntesis, todo lo que es va precedido de un evento fundador, se da siempre en un fondo y es un continuo siendo. Una metfora que explica estas ideas es el remolino de agua.

figura 2 Remolino de agua9.

Finalmente, comenta el profesor Lpez (2001), aparece la intencionalidad como la fuerza que continuamente trae a presencia todo lo que es, desplegndolo en el abierto que somos y al mismo tiempo haciendo presente nuestra presencia. Con esto se termina esta breve presentacin de lo que ha sido el desplegar del paisaje del pensamiento sistmico. Para una mayor descripcin del mismo se invita al lector a revisar el libro Pensamiento Sistmico, diversidad en bsqueda de unidad, ediciones UIS 2001.

9 Imagen tomada de http://copyme.org.mx/imagenes_copyme/sidic/remolino.jpg

Leccin 5: Perspectivas del Pensamiento de Sistemas

En 1947 Bertalanffy (1979) afirmaba: existen modelos, principios y leyes aplicables a sistemas generalizados o a subclases suyas independientemente de su naturaleza, del carcter de los elementos componentes y de las relaciones o "fuerzas" existentes entre ellos. Esta Teora General de Sistemas surge, segn Bertalanffy, de las siguientes consideraciones que son citadas por Javier Aracil (1987).

Existe una tendencia general hacia la integracin en todas las ciencias, tanto naturales como sociales;

Esta integracin puede centrarse en una teora general de sistemas;

Esta teora puede ser un medio importante para conseguir una teora exacta en los campos no fsicos de la ciencia;

Esta teora conduce a la unidad de la ciencia, al desarrollar principios unificadores que integran, verticalmente, el universo de las ciencias individuales;

Todo ello puede conducir a una integracin, ampliamente necesitada, en la educacin cientfica.

Sobre los anteriores puntos Bertalanffy intent construir una meta-teora de alto nivel sobre sistemas. En 1955 se anuncia la creacin de la Sociedad para el Progreso en Teora General de Sistemas. El propsito de sta era la promocin de "sistemas tericos aplicables a ms de un campo de los tradicionalmente considerados en la ciencia". En Checkland (1981) se mencionan sus objetivos.

Investigar el isomorfismo de conceptos, leyes y modelos en varios campos y facilitar la transferencia de conocimientos de un campo a otro;

Promover el desarrollo de modelos tericos adecuados en las reas que carezcan de ellos;

Suprimir la duplicacin de esfuerzos tericos en diferentes campos;

Promover la unidad de la ciencia a travs de la mejora de las comunicaciones entre especialistas.

Para los seguidores de Bertalanffy la Teora General de Sistemas es, en ltima instancia, una perspectiva o paradigma nuevo, una nueva forma de hacer ciencia, incluso van ms all al considerar que ms que una teora, en el sentido tradicional del trmino, es un paradigma para desarrollar teoras y sntesis trans-disciplinarias. En cuanto al enfoque sistmico, se trata ms de una forma de interpretacin, de una herramienta, que de una disciplina cientfica. No se propone como un nuevo paradigma cientfico aunque se reconoce la importancia de este nuevo punto de vista. Para la mayora de los pensadores sistmicos es una herramienta conceptual que permite manejar realidades complejas y que adems es un reflejo de esa realidad. Otra cosa es que se disponga de mtodos genricamente vlidos

para tratar con los sistemas o que se haya alcanzado un grado de formalizacin aceptable. Para terminar este apartado se puede citar al economista Herbert Simon (1967), quien resume muy bien el papel que juega el enfoque sistmico: "su popularidad es ms la respuesta a una acuciante necesidad de sintetizar y analizar la complejidad que el desarrollo de un cuerpo de conocimientos y tcnicas para tratar la complejidad".

CAPTULO 2: EL MODELADO

Introduccin

Esta parte del captulo 2 estar destinada a la revisin del concepto de modelo procurando dejar claras las diferencias que se dan entre entender modelo como gua y modelo como representacin, sta es una diferencia clave a la hora de abordar el proceso formal de modelado. El modelado es bsicamente una actividad que mediante un procedimiento y el conocimiento de una tcnica permite construir representaciones del mundo. Generalmente se modelan problemas pues el propsito del modelado es conocer su estructura de tal forma que sea posible disear estrategias de intervencin que lleven de la situacin actual (situacin problmica) a una situacin deseada.

Leccin 1: La Dinmica del Ser al Existir

Esta leccin tiene como propsito que el lector haga una aproximacin a la manera en que se generan los conceptos a partir de los procesos de connotacin y denotacin que se dan entre la cosa observada y el observador. Este apartado toma como gua el trabajo del Dr. Luis Facundo Maldonado y el MsC. David Macas, titulado, el universo de las competencias en el aprendizaje. Los autores proponen como supuesto ontolgico el hecho de que hay un universo de entidades independiente del proceso de conocimiento humano. Para contextualizar la idea usan el ejemplo de la llamada Peste Negra, la cual hizo estragos en la poblacin de Europa y Asia en el Siglo XIV; algo similar sucedi con la Gripe en los aos 30 del siglo XX. Los autores indican que detrs de los dos fenmenos hubo microorganismos responsables de las enfermedades, sin embargo, para esa poca, estos agentes eran desconocidos. Eran, pero no existan. Estaban actuando, pero no haba persona alguna que los hubiera identificado representado objetivamente. Se necesit desarrollar un sistema conceptual y dispositivos tecnolgicos, como el microscopio y los reactivos qumicos, para poder identificar a estos seres minsculos capaces de invadir a los organismos humanos y provocar su muerte. En este momento estos microorganismos existen para los expertos. Otros microorganismos an no existen, es decir no han sido descubiertos.

figura 3 Ilustracin de la Peste en la Biblia de Toggenburg 10.

Siguiendo con la lgica planteada por Maldonado y Macas el existir implica el ser y el conocimiento de ese ser. El existir, en consecuencia, es una forma de relacin entre entidades y los agentes que las pueden conocer. Las entidades son y,

10 Imagen tomada de http://www.esacademic.com/dic.nsf/eswiki/540575

cuando alguien las conoce, existen para ese alguien. El avance de la investigacin y del conocimiento se da en la medida en que las entidades pasan del universo del ser al universo del existir. A continuacin los autores referenciados exponen el proceso de transicin de una entidad del universo del ser al universo del existir. Cuando hay algn contacto entre la entidad (fenmeno) y el sistema perceptivo del agente cognoscente, ste genera nombres para el fenmeno. Dado que el cognoscente es un sistema con memoria, cuando, en el futuro aparece el nombre, ste suscita el recuerdo o imagen mental del fenmeno; y cuando aparece nuevamente la entidad, se suscita el recuerdo del nombre. Hay una relacin entre la representacin mental concepto -, el objeto y el nombre. Aristteles denomin a esta relacin, el tringulo de la significacin, ver la figura 4.

figura 4 El tringulo de la significacin

Por ejemplo, el nombre casa es el significante, es decir, la manera fontica. Cuando se escucha el nombre, pasan dos cosas en el cerebro: viene a la persona el significado de ese nombre, que para el caso es un lugar para vivir y tambin recrea una imagen mental del nombre y del concepto, que es la imagen de una casa (objeto), muy seguramente la que conozca la persona. Los nombres tienen como referente la entidad manifestada al cognoscente o fenmeno, en un contexto. Se habla de denotacin para indicar la relacin del nombre con la entidad y de connotacin para indicar la relacin de la entidad con el contexto donde aparece, y a la forma como podemos entrar en contacto con la entidad. El contexto de una entidad son otras entidades y fenmenos asociados a ellas. El proceso de conocer necesariamente involucra un proceso de diferenciacin progresiva, de tal manera que, en la medida en que suceden contactos entre la

entidad y el cognoscente, las dimensiones denotacin y connotacin se hacen ms evidentes. Los nombres en cuanto denotan y connotan entidades y contextos, forman las categoras. El nombre responde a una representacin mental, soportada por una estructura neuronal interna, que naturalmente tiene un sistema de rasgos de una entidad como referente y que se forma como resultado de las veces en que las entidades son reconocidas como de la misma clase y se diferencian de los contextos asociados y las condiciones de observacin. Por tanto, la representacin que externamente aparece como un nombre y neurolgicamente se muestra como una estructura- patrn de reconocimiento -, constituye el concepto. El nombre y el concepto van fuertemente asociados. Puede haber varios nombres que corresponden a la misma representacin o concepto. Un ejemplo ilustrativo es el de las palabras de diferentes idiomas para el mismo concepto. El concepto es la base comn en las traducciones de un idioma a otro. Normalmente, si un cientfico descubre una entidad, trata de repetir observaciones de la misma, generando variaciones en los contextos para consolidar la diferenciacin del concepto. Como resultado, la representacin se generaliza identificando los rasgos fundamentales que se preservan en los diferentes contextos e identifica las formas de observacin y, en algunos casos, formas de medida. La ltima dimensin es muy importante en las prcticas cientficas. Un concepto, por tanto, denota un tipo de entidades, abstrae caractersticas hasta quedarse con las que considera fundamentales, y asocia dimensiones operacionales para relacionarse con las entidades que denota. Estas tres dimensiones constituyen el significado del concepto. Los planteamientos de Maldonado y Macas resultan de capital importancia pues es a partir de ellos que se inicia todo proceso de modelado, es decir, no se puede iniciar el proceso en s mismo si el fenmeno no existe para el modelador.

Leccin 2: La idea de Modelo

Modelo y modelado

Para efectos de un mejor entendimiento de este texto es pertinente hacer claridad sobre algunos conceptos que se manejarn en adelante con el sentido que seguidamente se expone. Se definir inicialmente la idea de modelo y para ello se recurrir a algunos autores. Por ejemplo, Mario Bunge (1985), define modelo como cualquier representacin esquemtica de un objeto. Otro autor que puede aportar en la definicin de modelo es Peter Checkland (1992) para quien modelo es una construccin intelectual y descriptiva de una entidad en la cual al menos un observador tiene un inters. Segn se puede apreciar es posible identificar dos posiciones ontolgicas bien definidas; de una parte una posicin fenomenolgica en la cual se puede ubicar la definicin de Checkland y una positivista en la cual se puede encuadrar la definicin de Mario Bunge11. Por tanto es importante, que al hablar de modelos, se declare formalmente cules son las posturas ontolgicas en las cules est ubicado el modelador, pues dependiendo de stas la idea de modelo puede tomar rumbos incluso hasta contrarios. Lo anterior se recrea en las siguientes definiciones de modelo, que parafraseando a Jess Mosterin (1984) seran: aquello que sirve para representar o aquello que sirve para ser representado. Se sugiere revisar la figura 7. En la leccin que sigue se hace una mayor definicin de lo que se entiende por estas dos acepciones del concepto modelo.

11 Una posicin ontolgica fenomenolgica es aquella que se caracteriza por un afn en conceder ms importancia a los procesos de construccin mental de los observadores, que al mundo externo; y a su vez, en una posicin ontolgica positivista, el afn est en conceder primordialmente atencin al mundo externo como dado, el cual puede ser conocido fundamentalmente mediante la evidencia experimental.

Leccin 3: Modelo: para Representar o para ser Representado

En lo que sigue se presenta un dibujo que ilustra la idea de modelo como aquello que sirve para representar; en l la ecuacin diferencial (A) es el modelo del grfico del circuito (B) y ste a su vez es el modelo del circuito real (C). Incluso se puede afirmar tambin que A es el modelo de C, es decir, que A representa a C. Ntese que en este caso el modelo es posterior a la realidad modelada.

figura 5 Modelo del circuito RLC12.

La siguiente pintura ilustra el caso tpico en que el pintor se sirve de una modelo para realizar su obra de arte. En este caso la mujer es el modelo que servir para ser representado en la pintura; como se puede deducir, el modelo (la mujer) es primero en el tiempo.

figura 6 Modelo y Pintor de George Owen Wynne Apperley13.

12 Imgenes tomadas de la Internet 13 Imgenes tomadas de http://www.culturandalucia.com/pintor_y_modelo.jpg

Ahora se invita al lector para que observe detenidamente la siguiente grfica, en ella se muestra un cono de la ciudad de Paris, adems de exponer una serie de representaciones, todas ellas sobre la famosa torre Eiffel. Se expone de nuevo las definiciones expuestas por Mosterin: Modelo como aquello que sirve para representar y Modelo como aquello que sirve para ser representado.

figura 7 Modelo y Realidad14.

Se espera que luego de haber observado detalladamente la figura 7 el lector est en capacidad de dar respuesta las siguientes preguntas: qu es modelo de qu?, qu cosa es realidad, el plano, la maqueta, la torre o el sndwich?, se podra acaso afirmar que la maqueta es un modelo en tanto que sta sirvi para ser representada en la torre o que el sndwich es un modelo porque sirve para representar la torre? Se espera que el lector pueda, de manera consciente, dar respuesta a estos interrogantes. Continuando con la figura 7 es vlido reflexionar con respecto al sentido de la lnea del tiempo al momento de definir algo como modelo, pues en ocasiones el modelo es antes que lo que representa y en otras tantas es posterior a lo representado, esto dependiendo de lo que se asuma como modelo.

En Dinmica de Sistemas es claro que la idea de modelo que interesa es aquella en la que el modelo representa la cosa modelada y que ste servir a quien hace la representacin para responderse preguntas acerca de la cosa representada. En este orden de ideas modelo, segn Pineda (2005), podra definirse como aquella representacin que un observador construye a partir de su propia o ajena percepcin de lo real y que posteriormente usar segn sus propsitos. sta definicin plantea de inmediato el problema de definir otros conceptos como: representar, observador, lo real y propsito. Se deja esto como tarea para que los estudiantes la realicen en sus momentos de ocio.

14 Imgenes tomadas de la Internet

Leccin 4: Modelado Segn su Uso

Segn sea el resultado esperado, a partir del uso que el modelador haga del modelo, se puede entonces determinar una clasificacin15 del proceso de modelado. Si el principal inters radica en el entendimiento del fenmeno para quien realiza el modelado, se puede aseverar entonces que se trata de un modelado para el aprendizaje; pero si el modelado se realiza con la pretensin de que el modelo resultante sirva para dar cuenta a otros del fenmeno, entonces se estara hablando de un modelado para la explicacin; y en tercera instancia si no solo se desea aprender o explicar, sino que la intencin central consiste en tener un referente (en el modelo) sobre el fenmeno para posteriormente realizar en l (lo real) una accin con un propsito especfico, se estara hablando de un modelado para la intervencin. En los prrafos siguientes se har una descripcin ms detallada de cada una de dichas opciones de modelado.

Modelado Para El Aprendizaje

Segn el diccionario de la RAE, aprender es adquirir el conocimiento de algo por medio del estudio o de la experiencia. Considerando la anterior definicin y teniendo en cuenta lo que implica el proceso de modelado en el modelador, es posible considerar que ste llega a construir conocimiento sobre lo modelado; de no ser as, no sera posible la realizacin del modelo, puesto que dicho modelo viene siendo la representacin del fenmeno. En la figura 8 se ilustra la forma como, mediante el proceso de modelado, se puede llegar a generar aprendizaje en el modelador. Tambin se puede apreciar que el punto de partida viene siendo la observacin de lo real. Aqu lo real subyace a la idea segn la cual se asume la existencia de un universo16 y es por ello que se puede hablar de lo real como algo nico de lo cual cada quien tiene una percepcin. Segn Parra y Andrade (2002), dicha percepcin presupone entonces que no se tiene una anteojera especial que le permita a cada observador percibir lo real de la misma manera y el hecho de llegar a reconocer dicha situacin sienta las bases para que se pueda dar el reconocimiento de las diferentes perspectivas y en consecuencia que se d el reconocimiento de la perspectiva del otro. Se debe considerar tambin que la percepcin que tiene el modelador de lo real, es decir la realidad por l percibida, es posible que la adquiera ya sea por su propia capacidad de observacin, o haciendo uso de la capacidad de otros, es decir, usando las teoras que tambin son una interpretacin consensuada y ampliamente aceptada de lo que aqu se ha dado en llamar como lo real. Luego

15 Esta clasificacin resulta de un proceso reflexivo en torno a la praxis de modelado realizado en el grupo Simon de investigaciones de la UIS, orientado especialmente por el profesor Hugo Hernando Andrade Sosa. 16 Para un mayor detalle consultar el texto La objetividad, un argumento para obligar escrito por el doctor Humberto Maturana..

que se ha percibido lo real, esta percepcin se aloja en la mente del modelador en la forma de un modelo mental que, segn Peter Senge (1999), son supuestos hondamente arraigados, generalizaciones e imgenes que influyen sobre nuestro modo de comprender el mundo y actuar. Tales modelos mentales se convierten entonces en las representaciones que cada modelador tiene de su propia percepcin de lo real.

figura 8 Modelado para el aprendizaje.

Segn se aprecia en la figura 8 se cierra un primer ciclo de aprendizaje al cual cabe sealrsele como aprendizaje informal, pues no hay ms presencia de dicho aprendizaje que en la mente del modelador. Posteriormente el modelador puede explicitar su modelo mental mediante alguna forma de modelado (Econometra, Dinmica de Sistemas, etc.) de tal forma que se tiene un copia formalizada, mediante el lenguaje de modelado usado, del modelo mental. El modelo formal tiene la ventaja que puede ser ms fcilmente comprendido por otros observadores sin la indispensable presencia del modelador, en tanto que stos solo requieren del conocimiento del lenguaje de modelado con el cual fue hecho. Ya con el modelo formalizado, preferiblemente de manera matemtica, se puede recurrir a la simulacin por computador para generar posibles estados del sistema que contrastados con la percepcin de lo real puede generar cambios en los modelos mentales del modelador y es aqu en donde surge un segundo ciclo de aprendizaje denominado aprendizaje formal. De esta manera si el modelado slo se realizara hasta este punto se tendra entonces un modelado para el aprendizaje; dicho modelado puede llegar a ser pertinente en la medida en que se pueda adoptar como estrategia pedaggica en los procesos de aprendizaje formalmente establecidos.

Modelado Para La Explicacin

Si el proceso de modelado no se detiene en el punto antes sealado y por el contrario es usado por parte del modelador para dar cuenta del fenmeno

modelado, a otros observadores, se estara en frente de un modelado para la explicacin. Ver la figura 9.

figura 9 Modelado para la explicacin.

El modelado para la explicacin contiene dentro de s el modelado para el aprendizaje y considera adems las relaciones establecidas en la figura que van desde el modelo formal haca la percepcin de lo real; dicha relacin as indicada muestra que el modelo formal, pertinente segn el criterio del modelador para el caso que le ocupa, puede en consecuencia ser usado para dar cuenta del fenmeno cerrndose nuevamente otro ciclo sealado como el ciclo de la explicacin. En este caso el modelado para la explicacin sera favorable a aquellos que cumplen con la tarea de la docencia en un primer instante en el proceso de enseanza, posteriormente los alumnos podran usarlo para realizar explicaciones de sus propios modelos mentales, convirtindose as el modelado en una buena estrategia para el aprendizaje, en la medida en que se tendran modelos mentales compartidos.

Modelado Para La Intervencin

Si adems de aprender y poder ofrecer explicaciones sobre lo modelado, la intencin del modelador es intervenir en lo modelado, es decir, en lo real para llevarlo a un estado deseado, se estara frente a un modelado para la intervencin. Dicho modelado adems de incluir las dos anteriores formas de modelado considerara de parte del modelador su intervencin directa sobre lo modelado en procura de la consecucin de objetivos: Se dira aqu que se usa el modelo para apoyar el proceso de toma de decisiones, pues esta situacin particular pone de manifiesto que el proceso de modelado no solo sera apropiado en los procesos de aprendizaje, sino que tambin lo seran en el campo de desempeo profesional del modelador. En la figura 10 se observa como el modelado para la intervencin

incluye un nuevo ciclo al que se le ha denominado ciclo para la intervencin, entendindose que lo que se interviene es lo real. Dicho ciclo se muestra con la lnea que va del modelo formal a lo real y en l se indica como el modelado, considerado de esta manera, puede ser muy importante a la hora de tomar decisiones, pues mediante la simulacin por computador se tendra a disposicin un futuro plausible, lo que hara del proceso de toma de decisiones ciertamente un tanto menos incierto.

figura 10 Modelado para la intervencin

De esta leccin queda claro que es posible, mediante el proceso de modelado, promover la formacin de competencias interpretativas, argumentativas y propositivas en la medida en que se aprende, se explica y se disean estrategias de intervencin a partir del proceso de modelado, respectivamente.

Leccin 5: Modelado Segn su Proceso

Cuando se aborda la construccin de un modelo es posible llevarla a cabo cuando menos de tres formas a saber: el modelado de rplica, el modelado de reconstruccin y el modelado de construccin. En lo que sigue se har una descripcin de cada una de estas formas.

Modelado De Rplica

Se caracteriza principalmente por ofrecer explicaciones de las perspectivas de lo real a partir de las que ofrece la teora u otra persona distinta al modelador. Este tipo de modelado parte de la teora que explica el fenmeno a ser modelado y procede a implementar, con los tiles de la forma de modelado usada, las explicaciones que la teora ofrece sobre lo real. En este tipo de modelado, el modelador cumple meramente con un papel secundario, el de traductor del lenguaje de la teora al lenguaje de la forma de modelado. Debe entenderse que en este tipo de modelado, el rol del modelador es pasivo en el proceso de aprehensin y comprensin del fenmeno, pues su perspectiva de lo real no interesa aqu, sino la que la teora o el otro plantea. En este tipo de modelado se busca que el modelo replique lo que la teora explica y no hay mucha preocupacin si dicha rplica es coincidente con la perspectiva que tiene el modelador.

figura 11 Modelado de rplica

Esta clase de modelado se soporta en una serie de supuestos que se hacen explcitos facilitando el dar sentido por parte del modelista a su labor. A continuacin se indican los que se han identificado como los principales supuestos subyacentes al modelado de rplica.

El primero es que la realidad existe de manera independiente al observador por lo que es posible describirla por intermedio de una teora sin importar quien la usa y el contexto en el que se aplica. En el caso del modelado de rplica la representacin que se hace de la realidad corre por cuenta de la capacidad de explicacin que tenga la teora; pues en este caso se asume la teora como la mejor explicacin y acto seguido se procede a armar el modelo con los tiles o herramientas de modelado, logrando de esta manera representar la realidad que muestra la teora al modelista. Otro de los supuestos se basa en que la explicacin de la realidad es asumida por la teora. Finalmente se reconoce que la estructura es asumida directamente de la teora y que en la mayora de los casos estas estructuras son de tipo secuencial antes que circular, debido a la forma de pensamiento dominante, es decir, la perspectiva reduccionista o mecanicista.

Modelado De Reconstruccin

Otro proceso de modelado es el de reconstruccin en el cual las explicaciones que brindan los modelos siguen siendo guiadas por la teora pero no ya como una repeticin de lo expuesto por ella sino que en este caso la teora es una gua y el modelista intenta, a partir de su propia perspectiva de lo real, reconstruir el conocimiento que representa la teora. Es importante sealar que en este caso el modelador empieza a involucrar en el proceso de modelado su propia perspectiva de lo real tratando de reconstruir el conocimiento que se encuentra inmerso en la teora que le sirve como gua. Este tipo de modelado es de inters, pues de alguna manera el modelista comienza a ser consciente del proceso de modelado lo que en cierto sentido genera un proceso de construccin del conocimiento, idea bastante cercana a lo que propone al respecto, el constructivismo, en la perspectiva de Vigotsky. Esta situacin se sale definitivamente de la mera accin calculadora del modelado de rplica y se pasa a una accin con propsito mucho ms reflexiva, en la medida en que el modelista debe recrear la realidad percibida haciendo que dicha percepcin recreada en el modelo represente de una forma que se corresponde ms con lo real. Esta forma de modelado tiene en cuenta la realidad tanto al momento de modelar como al momento de validar, claro est, mantenindose a la teora como el eje central de la indagacin. Ver la figura 12. Al igual que en el modelado de rplica existen algunos supuestos entre ellos que: La realidad se percibe como existente de manera independiente al observador17, siendo la teora la que mejor puede describirla. Este hecho no implica una

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Es decir que todo observador comparte con los dems la misma percepcin de lo real.

condicin monopolstica para la teora pues se admite que el observador puede tener representaciones de lo real, claro est, mediadas por la explicacin terica.

figura 12 Modelado de reconstruccin.

Es a partir de esta situacin en que el observador puede notar que ciertas cosas que su percepcin de lo real presenta o manifiesta, no son plenamente explicadas por la teora, situacin que da inicio a un proceso de reflexin conducente a uno ms complejo como es el aprendizaje. Otro de los supuestos es que la teora sigue siendo la que tiene la mayor capacidad de explicar la realidad, pero es el modelista el que empieza a ser parte activa en esta interpretacin, sin gozar an de plena discrecionalidad para definir sus propias explicaciones.

Modelado De Construccin

La tercera forma de modelado corresponde a una forma de construccin del conocimiento; en esta forma de modelado no se renuncia a la teora como gua, pero sta pierde su papel protagnico cedindoselo a la realidad o percepcin de lo real, que se convierte as en la fuente inspiradora y sobre la cual posteriormente se actuar con el modelo ya construido. La construccin del modelo, en este caso particular, tiene un especial inters, pues se incita al modelizador a emanciparse del poder monoplico-explicativo que ostenta la teora acerca de lo real y lleva al modelador a atreverse a proponer explicaciones que se soportan en su propia perspectiva, es decir, se genera nuevo conocimiento. En esta forma de modelado es posible encontrar claras diferencias en trminos del modelado, fundamentalmente en la concepcin ontoepistemolgica18 de la

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El juicio ontolgico original del enfoque de sistemas puede ser formulado del siguiente modo: Las cosas (los fenmenos) son todos que trascienden la mera reunin de sus partes. Dado que el

enfoque de sistemas tiene una vocacin cientfica y tecnolgica, a esta posicin ontolgica le sigue un postulado epistemolgico, a saber, Las cosas (los fenmenos) deben ser estudiadas como

todos trascendentes y no como meras reuniones de partes. La reunin de ambas proposiciones anuncia lo que se le llama el clamor ontoepistemolgico del enfoque de sistemas. Ideas tomadas de

realidad, es decir, el ser y el deber ser de la misma, en tanto se asume la realidad como si fuera un sistema y por tanto estudindola como tal. Entre los principales supuestos se tiene que la realidad puede ser concebida como dependiente del observador, es decir, que existirn tantas realidades o percepciones de lo real como observadores haya. Esto no quiere decir que las diferentes perspectivas sean completamente irreconciliables, lo que se espera precisamente es que se d un espacio para reconocer la perspectiva del otro. En este espacio debe aparecer un proceso de aprendizaje a partir de la explicitacin de los modelos mentales de quienes participan en el proceso de modelado, sobre el supuesto de que el modelado se asume como elemento comn de la construccin de conocimiento. Lo importante de la coexistencia de tantas explicaciones de la realidad surge en el momento en que el modelista puede ser consciente de ello y finalmente las reconoce como explicaciones que co-existen con la suya. La realidad se representa mediante los modelos los cuales que pueden cumplir con esta tarea, solo que lo que se explicita en este caso no es la teora como tal sino la percepcin de quien modela. Ver figura 13.

figura 13 Modelado de construccin.

De esta manera se describe el proceso de modelado y la manera en que los modelos pueden ser usados a partir de los intereses que tenga el modelador. Seguidamente se revisar el modelado estructural y el l especficamente el modelado con dinmica de sistemas.

Las Races del Reduccionismo: Una Contra-Ontoepistemologa para el Enfoque de Sistemas Escrito por Ramses Fuenmayor,